Pour la première fois, un travail issu d'une collaboration internationale incluant Bastien MÉRIGOT (UM, MARBEC) et dirigé par Jim THORSON (NOAA Fisheries, Alaska Fisheries Science Center), adopte une approche "Robin des Bois" pour prédire les stratégies des espèces pour lesquelles les données sont insuffisantes, afin d'améliorer la gestion des pêcheries basée sur les écosystèmes. Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet FISHGLOB co-piloté par Bastien
MÉRIGOT et Deng PALOMARES (UBC, IOF).
Les scientifiques peuvent désormais prédire la croissance, la survie et les stratégies de reproduction de tous les poissons connus dans le monde. La combinaison des traits biologiques qu'une espèce donnée a développées pour s'adapter à sa niche et à son environnement constitue sa stratégie de cycle de vie. Le nouveau modèle utilise 33 traits - décrivant la taille, la croissance, la reproduction, les soins parentaux, la durée de vie, etc. - pour classer plus de 34 000 espèces de poissons en trois types de stratégies dominantes.
Les résultats permettront d'éclairer la gestion écosystémique des pêcheries, de prévoir les conséquences du changement climatique et de faire progresser notre compréhension des relations évolutives.
"En raison de ressources scientifiques limitées, nous ne pouvons évaluer qu'une fraction des espèces de poissons que nous pêchons dans le monde. Nous disposons désormais d'un modèle capable de prédire les caractéristiques et les stratégies de toutes les autres espèces. Ces informations sont essentielles pour fixer des limites de pêches durables et se préparer aux changements futurs."
Jim THORSON, NOAA Fisheries, Alaska Fisheries Science Center
En savoir plus
Thorson, J. T., Maureaud, A. A., Frelat, R., Mérigot, B., Bigman, J. S., Friedman, S. T., Palomares, M. L. D., Pinsky, M. L., Price, S. A., Wainwright, P. (2023). Identifying direct and indirect associations among traits by merging phylogenetic comparative methods and structural equation models. Methods in Ecology and Evolution. https://doi.org/10.1111/2041-210X.14076
https://www.fisheries.noaa.gov/feature-story/first-time-scientists-can-predict-traits-all-fish-worldwide