Migratory marine species: their status, threats and conservation management needs
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Migratory marine species (MMS) include many of the world's most charismatic organisms such as marine mammals, seabirds, turtles, sharks, and tuna. Many are now among the most threatened due to the diverse range of pressures they encounter during their extensive movements. This paper shows that 21% of MMS are classified as threatened (i.e. categorized as Critically Endangered, Endangered or Vulnerable). Sea turtles are the most threatened group (85%), followed by seabirds (27%), cartilaginous fish (26%), marine mammals (15%) and bony fish (11%). Taken together 48% of MMS are threatened, Near Threatened or Data Deficient. As well as being threatened they share in common being wide‐ranging animals, travelling through the waters of multiple nations as well as in Areas Beyond National Jurisdiction (ABNJ) during different times of the year. This makes their conservation a challenge, requiring coordinated action by many nations, international organizations, Multilateral Environmental Agreements (MEAs) and other stakeholders if their populations are to recover to healthy levels and be safeguarded into the future. Even though they are wide‐ranging, long‐term studies reveal considerable site fidelity and well‐defined habitats for many species and areas. These sites are prime candidates for enhanced management such as via Marine Protect Area (MPA) designations. However, existing management frameworks do not yet contribute sufficiently to MMS conservation, MPA networks need to be expanded to capture key areas, in many cases through the application of new dynamic management techniques such as time area closures. Data on the distribution, abundance, behaviours and threats faced by many MMS are now available. These data should be used to inform the design of effective management regimes, such as MPAs, both within and beyond national jurisdictions. MEAs should ensure a full complement of MMS are included within species listings, and encourage further action to safeguard their populations. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».