The Status of Seagrass Health: Supporting Sustainable Small-Scale Fisheries in Misool Marine Protected Area, Raja Ampat, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Seagrass plays an important role in aquatic resources, such as to support the sustainable management of small-scale fisheries, ensuring the availability of seagrass stocks for generations of local communities to cultivate in a sustainable manner. The purpose of this study is to provide information on the seagrass health status to support sustainable small-scale fisheries in the South Misool Regional Waters Conservation Areas which is located within the Raja Ampat Marine Protected Area of West Papua. The research was conducted in January 2019 in the Yefgag, Yellu and Harapan Jaya island. A total of ten quadratic transects measuring 1x1 m were laid perpendicularly to the coastline adapted from the seagrass watch method to collect the seagrass data, i.e. the species and the frequency of seagrass found, the dominance and the percentage of seagrass cover. Additional data on fish species were collected by interviewing the local fishermen directly. The relationship between seagrass cover and the number of fish species was analyzed. Th results showed that there were eight species of seagrass found in three observation stations, i.e. Halophila ovalis, Halodule uninervis, Halodule pinifolia, Halophila minor, Syringodium isoetifolium, Cymodocea serrulata, Cymodocea rotundata and Enhalus acoroides. According to the standard criteria for the health status of seagrass beds, the three locations are classified as less rich/less healthy. It because the seagrass coverage was in the range of 30-59%. The relationship between the percentage of seagrass cover and the number of fish species resulted equation of Y = 15,923x + 0,3174 with R2 = 0,763. It means that the percentage of seagrass cover affects the abundance of fish species by 76,3% with the remaining being influenced by other variables, such as water quality.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».