A decision-support tool to facilitate discussion of no-take boundaries for Marine Protected Areas during stakeholder consultation processes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Marine Protected Areas (MPAs) are proposed to help conserve marine biodiversity and ecological integrity. There is much guidance on the optimal design of MPAs but once potential MPAs are identified there is little guidance on defining the final no-take boundaries. This is especially problematic in temperate zones where ecological boundaries are “fuzzy”, which can be quite complicated during a consultation process involving the government and divergent stakeholder groups. More decision-support tools are needed to help stakeholders and government agencies objectively compare conservation and socio-economic trade-offs among proposed boundary options. To that end, we developed a method to identify which boundary minimizes spatial overlap of highly vulnerable species and a dominant stressor. We used the recently proposed boundary options of a candidate MPA in Atlantic Canada to illustrate our method. We evaluated the vulnerability of 23 key species to bottom trawling, the most prevalent stressor in the area. We then compared the spatial overlap of the most vulnerable species and the 2002–2011 footprint of bottom trawling among boundary options. The best boundary option was identified as that which minimized spatial overlap and total area. This approach identifies boundary options which provide the greatest protection of vulnerable species from their most significant stressor, at limited socio-economic cost. It is an objective decision-support tool to help stakeholders agree on final boundaries for MPAs.
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.
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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle