Assessing habitat risk from human activities to inform coastal and marine spatial planning: a demonstration in Belize
Notice bibliographique
Résumé
Integrated coastal and ocean management requires transparent and accessible approaches for understanding the influence of human activities on marine environments. Here we introduce a model for assessing the combined risk to habitats from multiple ocean uses. We apply the model to coral reefs, mangrove forests and seagrass beds in Belize to inform the design of the country's first Integrated Coastal Zone Management (ICZM) Plan. Based on extensive stakeholder engagement, review of existing legislation and data collected from diverse sources, we map the current distribution of coastal and ocean activities and develop three scenarios for zoning these activities in the future. We then estimate ecosystem risk under the current and three future scenarios. Current levels of risk vary spatially among the nine coastal planning regions in Belize. Empirical tests of the model are strong—three-quarters of the measured data for coral reef health lie within the 95% confidence interval of interpolated model data and 79% of the predicted mangrove occurrences are associated with observed responses. The future scenario that harmonizes conservation and development goals results in a 20% reduction in the area of high-risk habitat compared to the current scenario, while increasing the extent of several ocean uses. Our results are a component of the ICZM Plan for Belize that will undergo review by the national legislature in 2015. This application of our model to marine spatial planning in Belize illustrates an approach that can be used broadly by coastal and ocean planners to assess risk to habitats under current and future management scenarios.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».