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Enregistrement W3135352977 · doi:10.1101/2021.03.08.434293

Post-2020 Kunming 30% target can easily protect all endemic sharks and rays in the Western Indian Ocean and more

2021· preprint· en· W3135352977 sur OpenAlexafffund
Jessica Cheok, Rima W. Jabado, David A. Ebert, Nicholas K. Dulvy

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésThreatened speciesBiodiversityMarine protected areaEndemismMarine reserveBiodiversity hotspotGeographyFisheryMarine biodiversityEnvironmental resource managementEcologyHabitatBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Sharks and rays are possibly the most threatened Class of marine fishes and their declines can be halted if protected areas are optimised to benefit these species. We identify spatial priorities for all 63 endemic sharks and rays in the marine biodiversity hotspot, the Western Indian Ocean (WIO). Collectively, while the WIO nations currently surpass the 10% Aichi ocean protection target, this amounts to a dismal protection of only 1.57% of each species’ distribution range. We show that the entire ranges of all endemics can be achieved by protecting 11% of EEZs of WIO nations, well within reach of the new 30% of oceans by 2030 target. Regional management bodies exist, which if taken advantage of to implement shark and ray management, provide opportunities to implement more efficient management across the region. We recommend key management actions to implement and explicit incentivisation of international cooperation in the post-2020 biodiversity framework. Science for Society The past decade has seen massive growth in the establishment of marine protected areas (MPAs), driven by the Aichi biodiversity target of protecting 10% of all ocean areas. This expansion of MPAs, however, has largely occurred in areas residual to extractive uses, often coinciding with less threatened areas of lower conservation value. This coming decade will see a further push to ensure 30% of the oceans are protected by 2030. It is important to understand how existing and future MPAs should be placed to benefit threatened biodiversity. Currently this is unclear for sharks and rays, comprising a species group that is the most evolutionarily distinct vertebrate radiation in the world and also one of the most threatened. We identify both regional and national conservation priorities for expanding marine protected areas to benefit all 63 endemic sharks and rays occurring in the Western Indian Ocean region. We find that the region has already exceeded the 10% ocean protection target, but this amounts to an average of only 1.57% protection of the distribution ranges of these species. We show that protecting the top 10% priority sites will conserve almost half of the geographic range of each species yet require only 1.16% of the total EEZ – a tiny fraction of the 30% by 2030 target. We also show that regional collaboration among all nations can result in more spatially efficient conservation priorities. We recommend that the post-2020 biodiversity framework needs to explicitly incentivise regional cooperation between nations to efficiently achieve urgent targets and maximise benefits to biodiversity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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