How far have we come? A review of MPA network performance indicators in reaching qualitative elements of Aichi Target 11
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective networks of marine protected areas (MPAs) are explicitly recognized and called for in international biodiversity conservation strategies such as the Aichi Targets. While various indicators have been proposed to assess effectiveness of individual MPAs, no comprehensive set of indicators exists for MPA networks, particularly for Aichi Target 11. The qualitative elements of this target recognize the value of social, economic, governance, and ecological factors in achieving effective biodiversity conservation. Here, we used a systematic literature review to identify indicators of MPA network effectiveness. We reviewed 64 publications, identifying 48 indicators that could be aligned with the qualitative elements. Results showed that assessments of MPA network effectiveness predominantly focused on effective management while neglecting equitable management and integration into the wider land and seascape. Indicators tended to focus on ecological characteristics, overlooking social, economic, and governance dimensions. Key challenges in addressing these gaps include identifying conflicting priorities and objectives in adjacent marine and land areas that interfere with cooperation and knowledge sharing, and ensuring diverse areas with distinct social and ecological contexts are considered. This study provides the first review of indicators for assessing MPA networks and adds to the literature assessing whether current and future targets can be met.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».