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Enregistrement W2027256369 · doi:10.1139/f04-176

A long-term, spatially replicated experimental test of the effect of marine reserves on local fish yields

2005· article· en· W2027256369 sur OpenAlexvenueno aff
Angel C. Alcala, Garry R. Russ, Aileen P. Maypa, Hilconida P. Calumpong

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGreat Barrier Reef Marine Park Authority
Mots-clésMarine reserveNature reserveFisheryFishingBiomass (ecology)Spillover effectCoral reef fishOverfishingMarine protected areaFish <Actinopterygii>Environmental scienceBiologyEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Do no-take marine reserves affect fishery yields? Manipulations of reserve status, and yield estimates, were made at two Philippine islands over two decades. Twenty-five percent and ten percent, respectively, of the coral reefs at Sumilon and Apo islands were made no-take reserves in 1974 and 1982. Biomass of target fish increased inside the no-take reserves 3- to 4.5-fold over 9–18 years. Biomass did not increase outside each reserve. Protection of the Sumilon reserve ceased in 1984. Biomass of targeted fish in the reserve and trap and gillnet catches of these fish declined by 42.7% and 40%, respectively, by 1985. The reserve was reprotected from 1987 to 1991 and from 1995 to 2001. Fish biomass increased in the reserve by 27.2%. Trap and gillnet catches outside the reserve increased 26.9% by 2001. The Apo reserve was protected from 1982 to 2001. Total catch of major fish families was significantly higher after (1985–2001) than before (1981) reserve establishment at Apo, increasing 41.3% between 1981 and 1998–2001. These experiments, plus spillover evidence, suggest that marine reserves may help maintain, or even enhance, local fishery yields in the long-term.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations120
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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