A new approach to prioritizing marine fish and shellfish populations for conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There has been increasing awareness of the vulnerability of marine organisms to population extirpation and species extinction. While very few documented cases of species extinction exist in the marine environment, it is anticipated that managers will face the dilemma of prioritizing populations of marine fish and shellfish for protection in the near future. Current prioritization procedures have been developed from salmonid models with the intent of applying them to all marine organisms, and in some cases to freshwater and terrestrial taxa. In this review we provide evidence for the relevance of such a process for marine species and further suggest five broad categories of marine organisms that have distinctive traits influencing their genetic structure. The current prioritization models have been adapted to account for each of these species groups. Emphasis is placed on ‘Classical Marine Species’ which represent the opposite end of the continuum from the salmon model, displaying high within‐population genetic variance. From this category, three cod ( Gadus morhua ) stocks were selected to evaluate a revised scheme developed specifically for ‘Classical Marine Species’ that includes performance measures such as (i) reduction in number of spawning populations; (ii) reduction of Ne : Nc (ratio of effective to census population size); (iii) changes in life‐history traits; (iv) critical density for spawning success; and (v) patchy vs. continuous distribution pattern. When the salmonid scheme was applied, the cod examples were allocated low values, indicating that they were not under threat. However, when the revised scheme was applied, all three cod stocks were allocated high values, indicating that the revised scheme was more reflective of the particular life‐history traits of this category of organisms.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».