‘The fish that stop’: drivers of historical decline for Pacific cod and implications for modern management in an era of rapidly changing climate
Notice bibliographique
Résumé
) biomass to the lowest abundance ever recorded and led to the fishery's closure in 2020. Although the fishery has been productive for decades, this collapse may have historical precedents. Traditional knowledge holders refer to cod as 'the fish that stop', and there is a suggested period of decline in the 1930s. Here we conduct a catch reconstruction of the early commercial fishery (1864-1950), confirming a rapid catch decline in the 1920s and 1930s. Next, we evaluate evidence for possible drivers. We document changes to demand and technology that contributed to declining catch. However, we also find both qualitative and quantitative evidence of depletion, suggesting catch declines were not driven entirely by social factors. Overfishing may have contributed to localized catch declines as evidenced by declining catch rates in heavily fished localities. We also find evidence for climate as a driver of regional decline, with the period of catch decline characterized by up to 2°C higher temperatures as compared to the earlier period of high fisheries production. Our analysis underscores the importance of understanding long-term drivers of fisheries productivity and the value of linking fisheries and climate histories.This article is part of the theme issue 'Shifting seas: understanding deep-time human impacts on marine ecosystems'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».