A Census of Marine Biodiversity Knowledge, Resources, and Future Challenges
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT. The Census of Marine Life (2000–2010) was the largest global research programme on marine biodiversity. This paper integrated the findings of reviews of major world regions by the Census and provides a global perspective on what is known and what are the major scientific gaps. Study metrics were regional species richness, numbers of endemic and alien species, numbers of species identification guides and taxonomic experts, and a state-of-knowledge index. The threats to biodiversity were classified across the regions. A poor to moderate correlation between species richness and seabed area, and sea volume, and no correlations with topographic variation, were attributed to sparse, uneven and unrepresentative sampling in much of the global marine environment. Many habitats have been poorly sampled, particularly in deeper seas, and several species-rich taxonomic groups, especially of smaller organisms, remain poorly studied. Crustacea, Mollusca, and Pisces comprised approximately half of all known species across the regions. The proportion that these and other taxa comprised of all taxa varied sufficiently to question whether the relative number of species within phyla and classes are constant throughout the world. Overfishing and pollution were identified as the main threats to biodiversity across all regions, followed by alien species, altered temperature, acidification, and hypoxia, although their relative importance varied among regions. The findings were replicated worldwide, in both developed and developing countries: i.e. major gaps exist in sampling effort and taxonomic expertise that impair society's ability to discover new species and identify and understand species of economic and ecological importance. There was a positive relationship between the availability of species identification guides and knowledge of biodiversity, including the number of species and alien species. Available taxonomic guides and experts correlated negatively with endemic species, suggesting that the more we study the ocean the fewer endemic species are evident. There is a need to accelerate the discovery of marine biodiversity, since much of it may be lost without even being known. We discuss how international collaboration between developed and developing countries is essential for improving productivity in the discovery and management of marine biodiversity, and how various sectors may contribute to this.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».