Networks of marine protected areas under fluctuating connectivity: The importance of within-MPA dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The design of marine protected areas (MPAs) has been optimized under assumptions of spatially and temporally homogeneous larval dispersal, despite complex spatiotemporal patterns displayed by ocean currents. Here we studied the effect of dispersal variability on the effectiveness of MPA networks across scales. We adopted a nested approach integrating the dynamics of both within and among MPA connectivity into a stochastic metapopulation model and first derived metapopulation persistence (required reproductive effort) and stability over MPA networks by partitioning within and among MPA contributions in relation to the spatial resolution of within-MPA connectivity. We applied this framework over a range of dispersal traits (spawning time and pelagic larval duration) and MPA network configurations, based on simulated biophysical connectivity along the northeast Pacific coast. Our results show how within-MPA dynamics affect predictions based on parameters of MPA networks such as MPA size, spacing, and pelagic larval duration. Increasing within-MPA spatial resolution predicted increasing population persistence and stability independently of other network properties. High-resolution within-MPA dynamics also predicted a negative relationship between species persistence and MPA spacing while that relationship was non-monotonic under low-resolution within-MPA dynamics. Our analysis also resolved the role of pelagic larval duration for scaling up within-MPA dynamics to MPA networks: species with short larval duration led to increasing network stability with MPA spacing while the opposite was observed for species with long larval duration. Our study stresses the importance of integrating fluctuating larval connectivity, both within and among MPAs, and more specifically suggest the benefit of small and nearby MPAs under increasing ocean variability.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».