Predicting the conservation status of Europe’s Data Deficient sharks and rays
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Shark and ray biodiversity is threatened primarily by overfishing and the globalisation of trade, and Europe has been one of the most documented heavily fished regions for a relatively long time. Yet, we have little idea of the conservation status of the hundreds of Data Deficient shark and ray species. It is important to derive some insight into the status of these species, both to understand global extinction rates and also to ensure that any threatened Data Deficient species are not overlooked in conservation planning. Here, we developed a biological and ecological trait model to predict the categorical conservation status of 26 Northeast Atlantic and 15 Mediterranean Sea Data Deficient sharks and rays. We first developed an explanatory model based on all species evaluated on the International Union for Conservation of Nature (IUCN) Red List of Threatened Species TM , using maximum body size, median depth (as a proxy for fisheries exposure), and reproductive mode, and then predicted the status of all Data Deficient species. Almost half of Northeast Atlantic (46%, n =12 of 26), and two-thirds of Mediterranean (67%, n =10 of 15) Data Deficient species are predicted to be in one of the three IUCN threatened categories. Northeast Atlantic Data Deficient species are predicted to be 1.2 times more threatened than evaluated species (38%, n =36 of 94), whereas threat levels in the Mediterranean Sea are relative for each (66%, n =38 of 58). This case study is intended for extrapolation to the global shark and ray dataset upon completion of the global IUCN Red List assessment. Trait-based, categorical prediction of conservation status is a cost-effective approach towards incorporating Data Deficient species into (i) estimates of lineage-wide extinction rates, (ii) revised protected species lists, and (iii) Red List Indices, thus preventing poorly known species from reaching extinction unnoticed.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».