Comparing the Performance of Four Very Large Marine Protected Areas with Different Levels of Protection
Notice bibliographique
Résumé
In the last decades, several targets for marine conservation were set to counter the effects of increasing fishing pressure, e.g., protecting 10% of the sea by 2020, and establishing large-scale marine protected areas (LSMPAs). Using the ‘reconstructed’ catch data for 1950 to 2018 made available by the Sea Around Us initiative, we show that the declaration of an exclusive economic zone (EEZ) in 1983 by the U.S.A. and its protection by the U.S. Coast Guard had a much bigger impact on catches around the Northwestern Hawaiian Islands than the subsequent creation of a LSMPA. This is similar to Pitcairn Islands, a UK territory. Trends differed sharply in the Galapagos and New Caledonia, where neither their EEZ declaration nor the LSMPA (by Ecuador in 1988 and by France in 2014) stopped local fisheries from continuous expansion. Our results also demonstrate that in the studied multizone LSMPAs continued local fishing induces a ‘fishing down’ effect wherein the mean trophic level (TL) declined, especially in the Galapagos, by 0.1 TL per decade. Stakeholders’ responses to a short questionnaire and satellite imagery lent support to these results in that they documented substantial fishing operations and ‘fishing the line’ within and around multizone LSMPAs. In the case of EEZs around less populated or unpopulated islands, banning foreign fishing may reduce catch much more than a subsequent LSMPA declaration. This confirms that EEZs are a tool for coastal countries to protect their marine biodiversity and that allowing fishing in an MPA, while politically convenient, may result in ‘paper parks’ within which fishing can cause the same deleterious effects as in wholly unprotected areas.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».