Contextualizing ecological performance: Rethinking monitoring in marine protected areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The global extent of marine protected areas (MPAs) has increased rapidly in the last decade, and monitoring and evaluation are now required for effective and adaptive management of these areas. We classify monitoring in MPAs into four categories and identify a critically important, but undervalued category: human pressure monitoring that targets human activities and their impacts. Human pressure monitoring is fundamental for interpreting the results of ecological performance monitoring and for evaluating MPA management effectiveness. The consequences of ecological performance monitoring that show unsuccessful MPA performance while falsely assuming successful mitigation of human pressures could jeopardize MPA performance analysis and adaptive management, and thus be worse than not monitoring at all. Human pressure monitoring enables using MPAs as reference areas where the effects of global or regional pressures (e.g. climate change) can be disentangled from the effects of local human activities, as well as to minimize the shifting baseline phenomenon in defining healthy stocks. These benefits cannot be realized without active human pressure monitoring integrated into an adaptive management cycle that ensures effective MPA protection. In the absence of human pressure monitoring, all ecological monitoring within MPAs falls in the ambient monitoring category: monitoring that is not intended to measure conservation outcomes. We discuss the implications for monitoring programme design and provide a structure for decision‐makers on how to prioritize monitoring activities within MPAs that place greater emphasis on improving MPAs as biodiversity conservation tools over proving MPA performance.
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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 | 0,024 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».