Conserving pelagic habitats: seascape modelling of an oceanic top predator
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Currently pelagic ecosystems are changing significantly due to multiple threats. An important management policy is to establish marine protected areas, until now overlooked due to the difficulty of declaring ‘high seas’ protected areas, obtaining long‐term distribution data on indicator species and the dynamic nature of these ecosystems. 2. Within this framework, we developed predictive habitat suitability models of an oceanic predator, the vulnerable wandering albatross Diomedea exulans , in the highly dynamic Southern Ocean. Based on a long‐term tracking database (1998–2008), we estimated three quantitative ecological indices that complementarily describe the hierarchical habitat use of the species at multiple spatial scales: where the species (i) spent more time (the seascape, based on the time spent per area), (ii) searched for prey (the foraging habitat, based on zones of increased foraging intensity using first passage time), and (iii) fed (the feeding habitat, based on prey capture data). 3. Predictive habitat models reasonably matched the observed distribution patterns and described albatross multi‐scale habitat use as a hierarchical arrangement: albatrosses foraged over topographic features in subtropical waters, nested within the wider seascape due to the constraint imposed by the colony effect, whereas feeding occurred nested over the continental shelf and seamounts in areas of low oceanographic variability within the Polar Frontal Zone. 4. Within the current oceanographic conditions, the location of key pelagic habitats for albatrosses breeding in the southern Indian Ocean encompassed certain topographic features such as pelagic areas surrounding main breeding sites, seamounts and submarine mountain ranges. The placement of these pelagic hotspots depends on the current sea surface temperature conditions. 5. Synthesis and applications . The present study provides two key conservation and management tools. First, we provide the first map to support the development of a prospective network of priority conservation zones across the southern Indian Ocean based on habitat predictions of an oceanic indicator species. This could be used not only to support conservation of top predators but also the underlying biodiversity associated with pelagic key habitats. Secondly, the developed habitat modelling procedure is widely applicable and could be used to track changes in species distribution in both marine and terrestrial environments within the current global change scenario.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».