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Enregistrement W1553161969 · doi:10.1111/j.1755-263x.2009.00074.x

Temperate marine reserves: global ecological effects and guidelines for future networks

2009· article· en· W1553161969 sur OpenAlexaff
Gavin Stewart, Michel J. Kaiser, Isabelle M. Côté, Benjamin S. Halpern, Sarah E. Lester, Helen Bayliss, Andrew S. Pullin

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research Council
Mots-clésMarine reserveTemperate climateNature reserveSpecies richnessMarine protected areaBiomass (ecology)EcologyFishingEnvironmental scienceEnvironmental resource managementMarine conservationHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Marine reserves, areas closed to all fishing and other extractive activities, provide a refuge for species of commercial and conservation importance. Given the considerable resources committed to designing temperate reserve networks, we synthesized data from temperate reserves worldwide to determine their ecological effects. In common with other studies, we found higher density, biomass, and species richness in temperate marine reserves compared to adjacent exploited areas. However, there was considerable heterogeneity in magnitude of effect among reserves, variability which was largely unexplained by species or reserve characteristics. Our analytical approach allowed for formal power analyses, indicating that detection of large reserve effects in temperate systems globally requires monitoring at least 37 reserves. These results must be qualified by the limitations of data available and will undoubtedly vary at different spatio‐temporal scales and for different focal species, but provide guidance for the design and monitoring of future marine conservations plans. International commitments toward establishment of multiple reserves offer a unique opportunity to assess reserve effectiveness; this opportunity can only be realized if reserves are designed to achieve clear and quantifiable objectives and are adequately monitored before and after establishment, based on appropriate power analyses, to assess how well those objectives are achieved.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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