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Enregistrement W3176935294 · doi:10.3389/fmars.2021.611358

Systematic Conservation Planning at an Ocean Basin Scale: Identifying a Viable Network of Deep-Sea Protected Areas in the North Atlantic and the Mediterranean

2021· article· en· W3176935294 sur OpenAlexafffund
Magali Combes, Sandrine Vaz, Anthony Grehan, Telmo Morato, Sophie Arnaud‐Haond, Carlos Dominguez‐Carrió, Alan Fox, José Manuel González‐Irusta, David E. Johnson, Oisín Callery, Andrew J. Davies, Laurence Fauconnet, Ellen Kenchington, Covadonga Orejas, J. Murray Roberts, Gerald H. Taranto, Lénàïck Menot

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaEuropean Commission
Mots-clésMarine conservationMarine protected areaFisheryEnvironmental resource managementGeographyEcosystem servicesBiodiversityEcosystemEnvironmental scienceEcologyHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Designing conservation networks requires a well-structured framework for achieving essential objectives such as connectivity, replication or viability, and for considering local management and socioeconomic stakes. Although systematic conservation planning (SCP) approaches are increasingly used to inform such networks, their application remains challenging in large and poorly researched areas. This is especially the case in the deep sea, where SCP has rarely been applied, although growing awareness of the vulnerability of deep-sea ecosystems urges the implementation of conservation measures from local to international levels. This study aims to structure and evaluate a framework for SCP applicable to the deep sea, focusing on the identification of conservation priority networks for vulnerable marine ecosystems (VMEs), such as cold-water coral reefs, sponge grounds, or hydrothermal vents, and for key demersal fish species. Based on multi-objective prioritization, different conservation scenarios were investigated, allowing the impact of key elements such as connectivity and conservation cost to be evaluated. Our results show that continental margin slopes, the Mid-Atlantic Ridge, and deeper areas of large and productive shelves housing fishing grounds appeared as crucial zones for preserving the deep-sea biodiversity of the North Atlantic, and within the limitations imposed by the data available, of the Mediterranean. Using biologically-informed connectivity led to a more continuous and denser conservation network, without increasing the network size. Even when minimizing the overlap with socioeconomic activities, the inclusion of exploited areas was necessary to fulfil conservation objectives. Such areas included continental shelf fishing grounds for demersal fish species, and areas covered by deep-sea mining exploration contracts for hydrothermal vent communities. Covering 17% of the study area and protecting 55% of each feature on average, the identified priority network held a high conservation potential. However, these areas still suffer from poor protection, with 30% of them benefiting from some form of recognition and 11% only from protection against trawling. Integrating them into current marine spatial planning (MSP) discussions could foster the implementation of a basin-scale conservation network for the deep sea. Overall, this work established a framework for developing large-scale systematic planning, useful for managing Areas Beyond National Jurisdiction (ABNJ).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations36
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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