MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1967255940 · doi:10.1080/08920753.2011.589224

Design Factors and Socioeconomic Variables Associated with Ecological Responses to Fishery Closures in the Western Indian Ocean

2011· article· en· W1967255940 sur OpenAlexaff
Tim M. Daw, Joshua E. Cinner, Tim R. McClanahan, Nicholas A. J. Graham, Shaun K. Wilson

Notice bibliographique

RevueCoastal Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)FisheryPopulationMarine protected areaCoralFishingPopulation densityCoral reefCoral reef fishEcologyGeographyBiologyHabitatDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assessed the ability of socioeconomic variables (population size, perceived infringement, and community infrastructure) and design features (closure age and area) to predict ecological indicators of “success” in seventeen coral-reef fishery closures in the Western Indian Ocean. Success was measured as absolute fish biomass and coral cover in closures, and the response ratio of these variables indicating the level of difference relative to control sites outside closures. Fish biomass had a greater and more consistent response to protection than coral cover. Human population density had a strong positive association with the response of fish biomass, which was driven by lower biomass outside marine protected areas (MPAs) in high human population density sites, rather than higher biomass within MPAs. Perceived infringement was negatively associated with the absolute and response ratio of fish biomass. Coral cover was variable, weakly related to closure, and positively related to closure size and human population density. This, and previous regional studies, indicate that physical design features have a modest effect on the response of fish to MPAs, that design features interact with compliance, and that human population density around closures can indirectly influence the effect of MPAs on fish populations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,175 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCoastal ManagementMême sujetCoral and Marine Ecosystems StudiesTravaux en français237 207