Global Diversity Hotspots and Conservation Priorities for Sharks
Notice bibliographique
Résumé
Sharks are one of the most threatened groups of marine animals, as high exploitation rates coupled with low resilience to fishing pressure have resulted in population declines worldwide. Designing conservation strategies for this group depends on basic knowledge of the geographic distribution and diversity of known species. So far, this information has been fragmented and incomplete. Here, we have synthesized the first global shark diversity pattern from a new database of published sources, including all 507 species described at present, and have identified hotspots of shark species richness, functional diversity and endemicity from these data. We have evaluated the congruence of these diversity measures and demonstrate their potential use in setting priority areas for shark conservation. Our results show that shark diversity across all species peaks on the continental shelves and at mid-latitudes (30-40 degrees N and S). Global hotspots of species richness, functional diversity and endemicity were found off Japan, Taiwan, the East and West coasts of Australia, Southeast Africa, Southeast Brazil and Southeast USA. Moreover, some areas with low to moderate species richness such as Southern Australia, Angola, North Chile and Western Continental Europe stood out as places of high functional diversity. Finally, species affected by shark finning showed different patterns of diversity, with peaks closer to the Equator and a more oceanic distribution overall. Our results show that the global pattern of shark diversity is uniquely different from land, and other well-studied marine taxa, and may provide guidance for spatial approaches to shark conservation. However, similar to terrestrial ecosystems, protected areas based on hotspots of diversity and endemism alone would provide insufficient means for safeguarding the diverse functional roles that sharks play in marine ecosystems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».