Sälars roller i ekosystem och påverkan på fisk
Bibliographic record
Abstract
De olika sälarter som lever i svenska vatten: knubbsäl, gråsäl och vikaresäl, skiljer sig åt såväl i geografisk utbredning, populationsstorlek och -utveckling som i biologi och ekologi (bl.a. födoval). Samtidigt är skillnaderna i sammansättningen av arter och storlekar av fisk stora mellan olika områden och kan dessutom variera avsevärt mellan årstider och år. Både fiskar och sälar är dessutom mobila organismer som förflyttar sig mellan olika habitat och ekosystem. Sälpopulationernas ekologiska roller och effekter på olika fiskpopulationer i de ekosystem där de förkommer varierar därför och skiljer sig åt mellan fiskpopulationer, geografiska områden och tidsperioder (från årstider till år). Även andra faktorer som påverkar fiskpopulationer kan variera stort mellan olika områden och tidsperioder. Ofta råder dock stor kunskapsbrist om betydelsen av annan påverkan på fiskpopulationerna, såväl naturlig (t.ex. predation från andra arter än säl, födotillgång och -kvalitet samt konkurrens inom och mellan fiskarter) som mänsklig (t.ex. fiske, klimatförändringar, undervattensbuller och habitatförluster). Marina ekosystem är dynamiska och komplexa och det finns många kopplingar och interaktioner mellan och inom arter. Effekter av sälpredation på fiskpopulationer och ekosystem kan vara direkta eller indirekta, till exempel genom att olika fiskpopulationer i sin tur påverkar varandra genom konkurrens eller predation. Olika fispopulationer kan därför påverkas av sälpredation på olika sätt och i olika omfattning, såväl positivt som negativt. Det räcker därför inte att veta vad sälar äter och hur mycket för att ta reda på hur olika fiskpopulationer påverkas av sälpredation. Information behövs även om fiskpopulationernas storleks-/ålderssammansättning samt hur olika fiskpopulationer påverkar varandra. Även kunskap om sälarnas funktionella respons (hur sälpredationen förändras i takt med att bytestätheten förändras) och storleksstrukturerande effekter på fiskpopulationer kan ha betydelse för den ekologiska dynamiken och påverka de resultat som tas fram. Kunskapsläget om sälars påverkan på fiskpopulationer i svenska vatten är mycket begränsat. Tidigare studier från Östersjön har visat att effekterna av säl var obetydliga i jämförelse med påverkan från fiske och miljöfaktorer. Dessa studier är dock föråldrade och representerar inte nutida förhållanden i ekosystemet och är därför i behov av att uppdateras. Kvantifiering av sälars uttag av fisk i olika områden i Östersjön indikerar sälpopulationernas potential att äta stora mängder fisk men är baserade på osäkra extrapoleringar. Kroppskondition och populationstillväxt hos sälar i Östersjön har visat sig påverkas negativt av försämringar i kvaliteten på deras föda. Från Östersjön finns även indikationer på att predation på populationer av rovfisk (abborre och gädda) från marina toppredatorer (gråsäl och/eller storskarv) kan bidra till ökad förekomst av storspigg som i sin tur kan påverka lokala ekosystem. Från Västerhavet finns ytterst få studier och kunskapsläget är därför ännu mera eftersatt. Riktade studier av effekter av sälpredation på fiskpopulationer längs Sveriges kust, och vice versa hur förändringar i fisksamhällen påverkar sälpopulationer, rekommenderas för att ta fram relevant kunskap om interaktioner och dynamik mellan säl och fisk i olika havsområden. I takt med att ny kunskap tas fram om sälars födoval och förekomst i olika områden kan och bör deras effekter på fiskpopulationer analyseras på nytt, och sättas i relation till andra faktorer av betydelse för fiskpopulationerna. Resultat från studier i Nordatlanten skiljer sig åt när det gäller sälars effekter på fisk. Många av de studier som gjorts är olika typer av modelleringar vars resultat kan skilja sig åt stort beroende på vilka modelleringsverktyg som används och vilka antaganden som görs. Resultat finns som indikerar att predation från säl på svaga fiskpopulationer kan försvåra för fiskpopulationerna att återhämta sig (allee-effekt), men även att andra faktorer än sälpredation är av störst betydelse för fiskpopulationerna. Denna rapport presenterar kunskap om sälars ekologiska roller, vilka olika faktorer som kan påverka fiskpopulationer samt interaktioner i marina ekosystem och betydelsen av toppredatorer. I form av en litteratursammanställning beskrivs hur kunskapsläget utvecklats över tid i olika geografiska områden. Sammanställningen belyser den ekologiska komplexiteten och såväl utmaningar för forskning och förvaltning om risker med att dra förhastade slutsatser om effekter av sälpredation på fiskpopulationer och ekosystem.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".