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Enregistrement W1971871952 · doi:10.1111/j.1523-1739.2008.00897.x

Effectiveness of Voluntary Conservation Agreements: Case Study of Endangered Whales and Commercial Whale Watching

2008· article· en· W1971871952 sur OpenAlexaff
David N. Wiley, Just C Moller, Richard M. Pace, Carole Carlson

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndangered speciesWhaleFisheryGeographyBusinessHabitatEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of voluntary approaches to achieve conservation goals is becoming increasingly popular. Nevertheless, few researchers have quantitatively evaluated their efficacy. In 1998 industry, government agencies, and nongovernmental organizations established a voluntary conservation program for whale watching in the northeast region of the United States, with the intent to avoid collisions with and harassment of endangered whales by commercial and recreational whale-watching vessels. One important aspect of the program was the establishment of 3 speed zones within specific distances of whales. We wanted to determine the level of compliance with this aspect of the program to gauge its efficacy and gain insights into the effectiveness of voluntary measures as a conservation tool. Inconspicuous observers accompanied 46 commercial whale-watching trips from 12 companies in 2003 (n= 35) and 2004 (n= 11). During each trip, vessel position and speed were collected at 5-second intervals with a GPS receiver. Binoculars with internal laser rangefinders and digital compasses were used to record range and bearing to sighted whales. We mapped whale locations with ArcGIS. We created speed-zone buffers around sighted whales and overlaid them with vessel-track and speed data to evaluate compliance. Speeds in excess of those recommended by the program were considered noncompliant. We judged the magnitude of noncompliance by comparing a vessel's maximum speed within a zone to its maximum recorded trip speed. The level of noncompliance was high (mean 0.78; company range 0.74-0.88), some companies were more compliant than others (p= 0.02), noncompliance was significantly higher in zones farther from whales (p < 0.001), and operators approached the maximum speed capabilities of their vessel in all zones. The voluntary conservation program did not achieve the goal of substantially limiting vessel speed near whales. Our results support the need for conservation programs to have quantifiable metrics and frequent evaluation to ensure efficacy.

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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,996

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations93
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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