Evaluating approaches for scaling‐up community‐based marine‐protected areas into socially equitable and ecologically representative networks
Notice bibliographique
Résumé
Marine-protected areas (MPAs) are vital to marine conservation, but their coverage and distribution is insufficient to address declines in global biodiversity and fisheries. In response, many countries have committed through the Aichi Target 11 of the Convention on Biological Diversity to conserve 10% of the marine environment through ecologically representative and equitably managed MPAs by 2020. The rush to fulfill this commitment has raised concerns on how increasing MPA coverage will affect other elements of Target 11, including representation and equity. We examined a Philippines case study to assess and compare 3 MPA planning approaches for biodiversity representation and equitable distribution of costs to small-scale fishers. In the opportunistic approach, MPAs were identified and supported by coastal communities. The donor-assisted approach used local knowledge to select MPAs through a national-scale and donor-assisted conservation project. The systematic conservation planning approach identified MPA locations with the spatial prioritization software Marxan with Zones to achieve biodiversity objectives with minimal costs to fishers. We collected spatial data on biodiversity and fisheries features and performed a gap analysis to evaluate MPAs derived from different approaches. We assessed representation based on the proportion of biodiversity features conserved in MPAs and distribution equity by the distribution of opportunity costs (fishing areas lost in MPAs) among fisher stakeholder groups. The opportunistic approach did not ineffectively represent biodiversity and resulted in inequitable costs to fishers. The donor-assisted approach affected fishers disproportionately but provided near-optimal regional representation. Only the systematic approach achieved all representation targets with minimal and equitable costs to fishers. Our results demonstrate the utility of systematic conservation planning to address key elements of Target 11 and highlight opportunities (e.g., integration of local and scientific knowledge can address representation and equity concerns) and pitfalls (e.g., insufficient stakeholder considerations can exacerbate social inequalities) for planning MPAs in similar contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».