Multiple drivers of invasive lionfish culling efficiency in marine protected areas
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Designing effective local management for invasive species poses a major challenge for conservation, yet factors affecting intervention success and efficiency are rarely evaluated and incorporated into practice. We coordinated regional efforts by divers to cull invasive lionfish ( Pterois spp.) on 33 U.S. Atlantic, Gulf of Mexico, and Caribbean protected coral reefs from 2013 to 2019 and estimated removal efficiency and efficacy as a function of environmental and habitat conditions, invasion status, and personnel expertise. Highly experienced individuals culling during crepuscular periods (<2 hr from sunrise/sunset) are three times more efficient (in terms of minutes) than novice divers during midday, suggesting: (a) retention of experienced individuals is key for efficient programs, and (b) planning culls with personnel and time of day in mind increases the number of sites covered with the same effort. Lionfish behavior and habitat characteristics had little effect on removal efficiency and efficacy, but divers had higher capture success at reefs with higher lionfish densities. We suggest reefs with persistently <20 fish ha −1 as low priority, given that impacts to native fauna are unlikely and culling effectiveness declines to <50% below this level. Incorporating efficiency factors in spatial management planning along with density estimates derived from remotely sensed data can ensure limited resources for control are extended across a greater range of invaded habitats.
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.
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 | 0,001 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle