Effects of Noncompliance on the Success of Alternative Designs of Marine Protected‐Area Networks for Conservation and Fisheries Management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Studies examining the efficacy of marine protected areas (MPAs) rarely consider the potential for noncompliance. Violation of MPAs will typically occur near boundaries, so perimeter‐to‐area ratios will be important determinants of actual protection, suggesting that MPAs should be larger and likely fewer. If larval dispersal is highly localized, however, MPAs will need to be more numerous, widespread, and likely smaller in order to replenish many fished areas. Thus, there is a discord between the MPA network that would best achieve external replenishment and that which would maximize compliance. I investigated these competing criteria with a spatially structured model of a hypothetical marine fishery exploiting a sedentary reef‐dwelling organism. With full compliance, a network of several small MPAs protects a population of similar size to that in a single large MPA and produces higher fishery yield across a range of fishing mortality rates. As noncompliance increases, however, the protected population in the network of several small MPAs approaches zero, whereas the single, large MPA population declines much less. Furthermore, at high levels of fishing mortality and noncompliance, yield with the network of several small MPAs begins to mirror that with no MPAs and drops below the yield with the single large MPA. Temporal variability in both the protected population size and yield are similar between the two designs with full compliance, but the single large MPA provides much greater stability in both metrics at high fishing mortality rates as noncompliance increases. My results highlight the important effects of noncompliance in realized MPA benefits and can explain why observed and expected effects might differ. Moreover, my results support a call for increased attention to rates of noncompliance and their ecological effects and greater collaboration among natural scientists, social scientists, managers, and stakeholders in understanding and altering illegal behavior.
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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 | 0,016 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».