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Enregistrement W2794962974 · doi:10.7287/peerj.preprints.26809v1

The use of connectivity in the design of networks of marine protected areas

2018· preprint· en· W2794962974 sur OpenAlexaff
Arieanna C. Balbar, Anna Meta×as

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarine protected areaMetapopulationMarine spatial planningMarine conservationMarine reserveEnvironmental resource managementEcosystem-based managementGeographyPopulationBiodiversityEcosystem servicesEnvironmental planningHabitatEcologyEcosystemEnvironmental scienceBiologyBiological dispersal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine protected areas (MPAs) are an area-based conservation strategy commonly used to safeguard marine biodiversity and ecosystem services. Population connectivity governs the exchange of individuals among spatially fragmented habitats and is an essential criterion in the design of MPAs. However, detailed computational methods for connectivity are inconsistently applied in management decisions. We reviewed the scientific and management literature to explore the use of connectivity in MPAs located in countries with advanced marine spatial planning. Only 7.8% of 739 MPAs considered connectivity as an ecological criterion, although it has been increasingly used since 2007, suggesting progress in spatial conservation planning towards the use of ecological conservation objectives. In most cases, connectivity was measured implicitly using either rules of thumb or size and spacing guidelines. Of the MPAs that considered connectivity, 67% were for state marine conservation areas or reserves in California and commonwealth marine reserves in Australia. This pattern indicates substantial geographic biases and significant differences in conservation planning and prioritization among countries. We suggest that the incorporation of connectivity in conservation planning needs to become more accessible to practitioners. Prioritizing connectivity as an ecologically important criterion in MPA design will more adequately address metapopulation persistence and recovery.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,174 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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