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Enregistrement W2522168177 · doi:10.1038/srep33745

Growth, productivity and relative extinction risk of a data-sparse devil ray

2016· article· en· W2522168177 sur OpenAlexafffund
Sebastián A. Pardo, Holly K. Kindsvater, Elizabeth Cuevas-Zimbrón, Oscar Sosa‐Nishizaki, Juan Carlos Pérez‐Jiménez, Nicholas K. Dulvy

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWildlife Conservation SocietyDisney Conservation FundJohn D. and Catherine T. MacArthur FoundationNational Science Foundation
Mots-clésFishingExtinction (optical mineralogy)PopulationProductivityBiologyMortality rateCITESFisheryGeographyDemographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Devil rays ( Mobula spp.) face intensifying fishing pressure to meet the ongoing international demand for gill plates. The paucity of information on growth, mortality and fishing effort for devil rays make quantifying population growth rates and extinction risk challenging. Furthermore, unlike manta rays ( Manta spp.), devil rays have not been listed on CITES. Here, we use a published size-at-age dataset for the Spinetail Devil Ray ( Mobula japanica ), to estimate somatic growth rates, age at maturity, maximum age and natural and fishing mortality. We then estimate a plausible distribution of the maximum intrinsic population growth rate ( r max ) and compare it to 95 other chondrichthyans. We find evidence that larger devil ray species have low somatic growth rate, low annual reproductive output and low maximum population growth rates, suggesting they have low productivity. Fishing rates of a small-scale artisanal Mexican fishery were comparable to our estimate of r max and therefore probably unsustainable. Devil ray r max is very similar to that of manta rays, indicating devil rays can potentially be driven to local extinction at low levels of fishing mortality and that a similar degree of protection for both groups is warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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