A decision-support tool to facilitate discussion of no-take boundaries for Marine Protected Areas during stakeholder consultation processes
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.
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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 | 0,021 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,015 |
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 ».