Spatial Planning Insights for Philippine Coral Reef Conservation Using Larval Connectivity Networks
Notice bibliographique
Résumé
The marine habitats of the Philippines are recognized to be some of the most biodiverse systems globally yet only 1.7% of its seas are designated as marine protected areas (MPAs) with varying levels of implementation. Many of these MPAs were established based on local-scale conservation and fisheries objectives without considering larger-scale ecological connections. The connectivity of reefs through larval dispersal is important in the regional-scale resilience against anthropogenic disturbances and is considered a significant criterion in planning for MPAs. In this study, we provide insights into the delineation of ecologically connected MPA networks using larval dispersal modeling and network analysis. We characterized the network properties of the Philippine coral reefs, organized as 252 reef nodes, based on the larval connectivity networks of a branching coral, sea urchin, and grouper. We then evaluated the distribution of the existing 1,060 MPAs relative to the connectivity patterns. All reef nodes were found to be highly interconnected with a mean shortest path ranging from 1.96 to 4.06. Reef nodes were then ranked according to their relative importance in regional connectivity based on five connectivity indices. Despite the between-organism and between-index variability in rankings, there were reefs nodes, mostly located offshore and at major straits, which consistently ranked high. We found that the distribution of existing MPAs partially capture some of the regional connectivity functions but there is a spatial mismatch between the primarily coastal MPAs and the high-ranking reef nodes. Furthermore, network partitioning identified subnetworks and dispersal barriers. The existing MPAs were found to be disproportionately distributed to a few subnetworks and that the largest subnetworks do not contain the greatest number of MPAs. Considering these gaps, we suggest expanding the coverage of protected areas especially in underrepresented reef networks to meaningfully capture national-scale connectivity and meet global conservation objectives.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».