Global typologies of coastal wetland status to inform conservation and management
Notice bibliographique
Résumé
Global-scale conservation initiatives and policy instruments rely on ecosystem indicators to track progress towards targets and objectives. A deeper understanding of indicator interrelationships would benefit these efforts and help characterize ecosystem status. We study interrelationships among 34 indicators for mangroves, saltmarsh, and seagrass ecosystems, and develop data-driven, spatially explicit typologies of coastal wetland status at a global scale. After accounting for environmental covariates and gap-filling missing data, we obtained two levels of clustering at 5 and 18 typologies, providing outputs at different scales for different end users. We generated 2,845 cells (1° (lat) × 1° (long)) globally, of which 29.7% were characterized by high land- and marine-based impacts and a high proportion of threatened species, 13.5% by high climate-based impacts, and 9.6% were refuges with lower impacts, high fish density and a low proportion of threatened species. We identify instances where specific actions could have positive outcomes for coastal wetlands across regions facing similar issues. For example, land- and marine-based threats to coastal wetlands were associated with ecological structure and function indicators, suggesting that reducing these threats may reduce habitat degradation and threats to species persistence. However, several interdimensional relationships might be affected by temporal or spatial mismatches in data. Weak relationships mean that global biodiversity maps that categorize areas by single indicators (such as threats or trends in habitat size) may not be representative of changes in other indicators (e.g., ecosystem function). By simplifying the complex global mosaic of coastal wetland status and identifying regions with similar issues that could benefit from knowledge exchange across national boundaries, we help set the scene for globally and regionally coordinated conservation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».