Evidence and patterns of tuna spawning inside a large no-take Marine Protected Area
Notice bibliographique
Résumé
The Phoenix Islands Protected Area (PIPA), one of the world's largest marine protected areas, represents 11% of the exclusive economic zone of the Republic of Kiribati, which earns much of its GDP by selling tuna fishing licenses to foreign nations. We have determined that PIPA is a spawning area for skipjack (Katsuwonus pelamis), bigeye (Thunnus obesus), and yellowfin (Thunnus albacares) tunas. Our approach included sampling larvae on cruises in 2015-2017 and using a biological-physical model to estimate spawning locations for collected larvae. Temperature and chlorophyll conditions varied markedly due to observed ENSO states: El Niño (2015) and neutral (2016-2017). However, larval tuna distributions were similar amongst years. Generally, skipjack larvae were patchy and more abundant near PIPA's northeast corner, while Thunnus larvae exhibited lower and more even abundances. Genetic barcoding confirmed the presence of bigeye (Thunnus obesus) and yellowfin (Thunnus albacares) tuna larvae. Model simulations indicated that most of the larvae collected inside PIPA in 2015 were spawned inside, while stronger currents in 2016 moved more larvae across PIPA's boundaries. Larval distributions and relative spawning output simulations indicated that both focal taxa spawned inside PIPA in all 3 study years, demonstrating that PIPA is protecting viable tuna spawning habitat.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».