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Enregistrement W2883764769 · doi:10.1007/s11160-018-9529-y

Ecological guidelines for designing networks of marine reserves in the unique biophysical environment of the Gulf of California

2018· article· en· W2883764769 sur OpenAlexaff
Adrián Munguía‐Vega, Alison L. Green, Alvin Suárez, María José Espinosa-Romero, Octavio Aburto‐Oropeza, Andrés M. Cisneros‐Montemayor, Gabriela Cruz-Piñón, Gustavo D. Danemann, Alfredo Girón‐Nava, Ollin T. González-Cuéllar, Cristina Lasch, María del Mar Mancha-Cisneros, S.G. Marinone, Marcia Moreno‐Báez, Hem-Nalini Morzaria-Luna, Héctor Reyes‐Bonilla, Jorge Torre, Peggy Turk-Boyer, Mariana Walther, Amy Hudson Weaver

Notice bibliographique

RevueReviews in Fish Biology and Fisheries · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaMarisla FoundationUniversity of ArizonaComisión Nacional de Áreas Naturales ProtegidasNature ConservancyDavid and Lucile Packard FoundationSandler FoundationWorld Wildlife FundWalton Family Foundation
Mots-clésBiologyMarine reserveEcologyMarine protected areaEnvironmental resource managementFisheryOceanographyFishingHabitatEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No-take marine reserves can be powerful management tools, but only if they are well designed and effectively managed. We review how ecological guidelines for improving marine reserve design can be adapted based on an area's unique evolutionary, oceanic, and ecological characteristics in the Gulf of California, Mexico. We provide ecological guidelines to maximize benefits for fisheries management, biodiversity conservation and climate change adaptation. These guidelines include: representing 30% of each major habitat (and multiple examples of each) in marine reserves within each of three biogeographic subregions; protecting critical areas in the life cycle of focal species (spawning and nursery areas) and sites with unique biodiversity; and establishing reserves in areas where local threats can be managed effectively. Given that strong, asymmetric oceanic currents reverse direction twice a year, to maximize

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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,298

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations66
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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