Use of aquatic protected areas in the management of large lakes
Notice bibliographique
Résumé
There is considerable variation in the strategies used to manage large lakes. Management targets and resources for monitoring, assessment, planning and enforcement (e.g. personnel, equipment, policy, legislation) can differ considerably among countries and lakes. With a growing interest and body of research regarding Marine Protected Areas, assessments of similar freshwater areas are timely, especially considering current concerns over the global loss of biodiversity and increased interest in ecosystem-based management and the Precautionary Principle. This paper examines the use of various types of Aquatic Protected Areas in the management of large lakes (e.g. Marine Protected Area equivalents, fish sanctuaries, parks). Potential and actual benefits and drawbacks, relative uses in current management strategies, purposes for which different types of areas have been created, and related trends are discussed. Very few true equivalents of Marine Protected Areas, that permanently protect both species and their habitats from exploitation and development, have been created in freshwater systems. Most protected areas within lakes exist as fish sanctuaries, which limit or prevent harvest of one or more species, and aquatic or terrestrial (shoreline) parks, which protect aquatic and riparian habitats by preventing development or resource extraction (e.g. logging or mining). Because many Aquatic Protected Areas are established in legislation the retirement of established areas is relatively difficult and the number of Aquatic Protected Areas is increasing. Although Aquatic Protected Areas have considerable potential for improving large lake management, it is essential that management goals are compatible with the function of Aquatic Protected Areas and that factors affecting their success are determined to facilitate efficient use of resources and political will.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».