Rethinking Trade-Driven Extinction Risk in Marine and Terrestrial Megafauna
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Large animals hunted for the high value of their parts (e.g., elephant ivory and shark fins) are at risk of extinction due to both intensive international trade pressure and intrinsic biological sensitivity. However, the relative role of trade, particularly in non-perishable products, and biological factors in driving extinction risk is not well understood [1-4]. Here we identify a taxonomically diverse group of >100 marine and terrestrial megafauna targeted for international luxury markets; estimate their value across three points of sale; test relationships among extinction risk, high value, and body size; and quantify the effects of two mitigating factors: poaching fines and geographic range size. We find that body size is the principal driver of risk for lower value species, but that this biological pattern is eliminated above a value threshold, meaning that the most valuable species face a high extinction risk regardless of size. For example, once mean product values exceed US$12,557 kg(-1), body size no longer drives risk. Total value scales with size for marine animals more strongly than for terrestrial animals, incentivizing the hunting of large marine individuals and species. Poaching fines currently have little effect on extinction risk; fines would need to be increased 10- to 100-fold to be effective. Large geographic ranges reduce risk for terrestrial, but not marine, species, whose ranges are ten times greater. Our results underscore both the evolutionary and ecosystem consequences of targeting large marine animals and the need to geographically scale up and prioritize conservation of high-value marine species to avoid extinction.
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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 découle