A Decision Framework for the Adaptive Management of an Exploited Species with Implications for Marine Reserves
Notice bibliographique
Résumé
Marine reserves have both conservation and fishery benefits. Nevertheless, there are no general criteria about when and where to establish new reserves, how to evaluate their efficacy, and how to conduct adaptive management to achieve conservation goals. We applied a decision-theory framework to optimally allocate conservation resources between improving data on population status and establishing a reserve for species conservation. Our goal was to maximize reserve benefits given the constraints of a population growth rate that would permit sustainability of resources. We illustrate our decision framework with a retrospective analysis of a 7-year time series on abundance of the leopard grouper (Mycteroperca rosacea) in the Sea of Cortés, Mexico. We used the lower bound of the distribution of the population growth rate (lambda) as a decision rule for determining how many years of monitoring are needed to detect reserve effects. We determined the minimum time frame needed to estimate lambda based on a stated level of risk tolerance for four sites. As expected, the coefficient of variation for the lambda declined with the number of years of data. This increased precision with additional years of data resulted from the high degree of annual variability in the system. Where populations were slow to respond to reserves, more data were needed to detect a positive lambda value. For the leopard grouper case study, confidence in the estimate of lambda increased with the number of years of data. Our decision framework may be used to identify the minimum number of years of data needed before a management decision about reserve establishment could be made that is reasonably likely to meet its management objectives.
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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) | 0,000 | 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 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 ».