Applying global criteria to tracking data to define important areas for marine conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Enhanced management of areas important for marine biodiversity are now obligations under a range of international treaties. Tracking data provide unparalleled information on the distribution of marine taxa, but there are no agreed guidelines that ensure these data are used consistently to identify biodiversity hotspots and inform marine management decisions. Here, we develop methods to standardize the analysis of tracking data to identify sites of conservation importance at global and regional scales. Location We applied these methods to the largest available compilation of seabird tracking data, covering 60 species, collected from 55 deployment locations ranging from the poles to the tropics. Methods Key developments include a test for pseudo‐replication to assess the independence of two groups of tracking data, an objective approach to define species‐specific smoothing parameters ( h values) for kernel density estimation based on area‐restricted search behaviour, and an analysis to determine whether sites identified from tracked individuals are also representative for the wider population. Results This analysis delineated priority sites for marine conservation for 52 of the 60 species assessed. We compiled 252 data groupings and defined 1052 polygons, between them meeting Important Bird and Biodiversity Area criteria over 1500 times. Other results showed 13% of data groups were inadequate for site definition and 10% showed some level of pseudo‐replication. Between 25 and 50 trips were needed within a data group for data to be considered at least partially representative of the respective population. Main conclusions Our approach provides a consistent framework for using animal tracking data to delineate areas of global conservation importance, allowing greater integration into marine spatial planning and policy. The approaches we describe are exemplified for pelagic seabirds, but are applicable to a range of taxonomic groups. Covering 4.3% of the oceans, the sites identified would benefit from enhanced protection to better safeguard the threatened species populations they contain.
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 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 | 0,032 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».