Effectiveness of terrestrial protected areas for conservation of lake fish communities
Notice bibliographique
Résumé
Freshwater protected areas are rare even though freshwater ecosystems are among the most imperiled in the world. Conservation actions within terrestrial protected areas (TPAs) such as development or resource extraction regulations may spill over to benefit freshwater ecosystems within their boundaries. Using data from 175 lakes across Ontario, Canada, we compared common indicators of fish-assemblage status (i.e., species richness, Shannon diversity index, catch per unit effort, and normalized-length size spectrum slopes) to evaluate whether TPAs benefit lake fish assemblages. Nearest neighbor cluster analysis was used to generate pairs of lakes: inside versus outside, inside versus bordering, and bordering versus outside TPAs based on lake characteristics. The diversity and abundance indicators did not differ significantly across comparisons, but normalized-length size spectrum slopes (NLSS) were significantly steeper in lakes outside parks. The latter indicated assemblage differences (greater abundances of small-bodied species) and less-efficient energy transfer through the trophic levels of assemblages outside parks. Although not significantly different, pollution- and turbidity-tolerant species were more abundant outside parks, whereas 3 of the 4 pollution-intolerant species were more abundant within parks. Twenty-one percent of the difference in slopes was related to higher total dissolved solids concentrations and angling pressure. Our results support the hypothesis that TPAs benefit lake fish assemblages and suggest that NLSS slopes are informative indicators for aquatic protected area evaluations because they represent compositional and functional aspects of communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».