A human impact metric for coastal ecosystems with application to seagrass beds in Atlantic Canada
Notice bibliographique
Résumé
Coastal biogenic habitats are vulnerable to human impacts from both terrestrial and marine realms. Yet the broad spatial scale used in current approaches of quantifying anthropogenic stressors is not relevant to the finer scales affecting most coastal habitats. We developed a standardized human impact metric that includes five bay-scale and four local-scale (0–1 km) terrestrial and marine-based impacts to quantify the magnitude of anthropogenic impacts to coastal bays and nearshore biogenic habitats. We applied this metric to 180 seagrass beds ( Zostera marina), an important biogenic habitat prioritized for marine protection, in 52 bays across Atlantic Canada. The results show that seagrass beds and coastal bays exist across a wide human impact gradient and provide insight into which are the most and least affected by human threats. Generally, land alteration, nutrient loading, and shellfish aquaculture were higher in the Gulf of St. Lawrence, whereas invasive species and fishing activities were higher along the Atlantic coast. Sixty-four percent of bays were at risk of seagrass decline from nitrogen loading. We also found high within-bay variation in impact intensity, emphasizing the necessity of quantifying impacts at multiple spatial scales. We discuss implications for management and conservation planning, and application to other coastal habitats in Canada and beyond.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».