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Enregistrement W3023728647 · doi:10.1111/1365-2664.13652

Climate change and vessel traffic create networks of invasion in marine protected areas

2020· article· en· W3023728647 sur OpenAlexafffundabout
Josephine C. Iacarella, Devin A. Lyons, Lily Burke, Ian Davidson, Thomas W. Therriault, Anya Dunham, Claudio DiBacco

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaSmithsonian Environmental Research Center
Mots-clésMarine protected areaBiodiversityContext (archaeology)Marine reserveClimate changeMarine spatial planningProtected areaMarine ecosystemEcosystemEcologyEnvironmental scienceEnvironmental resource managementHabitatGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Establishment of protected areas to maintain biodiversity requires identification, prioritization and management of stressors that may undermine conservation goals. Nonindigenous species and climate change are critical ecosystem stressors that need greater attention in the context of spatial planning and management of protected areas. Risk of invasion into protected areas needs to be quantified under current and projected climate conditions in conjunction with prioritization of key vectors and vulnerable areas to enable development of effective management strategies. We assessed the likelihood of invasion across networks of marine protected areas (MPAs) to determine how invaded MPAs may compromise MPA networks by sharing nonindigenous species. We evaluated invasion risk in 83 MPAs along Canada's Pacific coast for eight nonindigenous species based on environmental suitability under current and future (average conditions from 2041 to 2070) climate conditions and association with shipping and boating pathways. We applied species distribution models and network analysis of vessel tracking data for 805 vessels in 2016 that connected MPAs. The probability of occurrence within MPAs and the proportion of MPA area that is suitable to the modelled species significantly increased under future climate conditions, with six species reaching over 90% predicted occurrence across MPAs and over 70% of suitable area within MPAs. Vessel traffic created four network clusters of 61 highly connected MPAs that spanned the coastline. Occupancy of over 90% of the MPAs within the clusters was predicted for most species. Synthesis and applications . Our results indicate a high likelihood of marine protected area (MPA) network invasion based on current and future environmental conditions and vectors of spread, and the potential for extensive nonindigenous species distributions within MPAs. Our approach highlights how interacting stressors can exacerbate MPA susceptibility to nonindigenous species, adding further challenges for protected area management. Management planning that invests in understanding connectivity and vector processes (human behaviours) is more likely to derive effective policies to stem the flow of nonindigenous species under both current and future conditions. In particular, biosecurity measures including vessel biofouling regulations and MPA‐ and MPA network‐specific plans for prevention, monitoring and mitigation of nonindigenous species are needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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