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Enregistrement W2752874454 · doi:10.1002/aqc.2800

The central importance of ecological spatial connectivity to effective coastal marine protected areas and to meeting the challenges of climate change in the marine environment

2017· article· en· W2752874454 sur OpenAlexaff
Mark H. Carr, Sarah P. Robinson, Charles Wahle, Gary E. Davis, Stephen S. Kroll, Samantha Murray, Ervin Joe Schumacker, Margaret M. Williams

Notice bibliographique

RevueAquatic Conservation Marine and Freshwater Ecosystems · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensFirst Nations University of Canada
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésMarine protected areaMarine ecosystemEcosystemEnvironmental resource managementEcologyPopulationClimate changeEcosystem servicesGeographyEnvironmental scienceHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The several forms of ecological spatial connectivity – population, genetic, community, ecosystem – are among the most important ecological processes in determining the distribution, persistence and productivity of coastal marine populations and ecosystems. Ecological marine protected areas (MPAs) focus on restoring or maintaining marine populations, communities, or ecosystems. All ecological MPAs – no matter their specific focus or objectives – depend for their success on incorporating ecological spatial connectivity into their design, use (i.e. application), and management. Though important, a synthesis of the implications of ecological spatial connectivity for the design, use, and management of MPAs, especially in the face of a changing global climate, does not exist. We synthesize this information and distill it into practical principles for design, use, and management of MPAs and networks of MPAs. High population connectivity among distant coastal ecosystems underscores the critical value of MPA networks for MPAs and the populations and ecosystems between them. High ecosystem connectivity among coastal ecosystems underscores the importance of protecting multiple connected ecosystems within an MPA, maximizing ecosystem connectivity across MPAs, and managing ecosystems outside MPAs so as to minimize influxes of detrimental organisms and materials into MPAs. Connectivity‐informed MPAs and MPA networks – designed and managed to foster the ecological spatial connectivity processes important to local populations, species, communities, and ecosystems – can best address ecological changes induced by climate change. Also, the protections afforded by MPAs from direct, local human impacts may ameliorate climate change impacts in coastal ecosystems inside MPAs and, indirectly, in ecosystems outside MPAs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations204
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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