Assessing the extinction risk of insular, understudied marine species
Notice bibliographique
Résumé
Hydrothermal vents are rare deep-sea oases that house faunal assemblages with a similar density of life as coral reefs. Only approximately 600 of these hotspots are known worldwide, most only one-third of a football field in size. With advancing development of the deep-sea mining industry, there is an urgent need to protect these unique, insular ecosystems and their specialist endemic faunas. We applied the IUCN (International Union for the Conservation of Nature) Red List criteria to assess the extinction risk of vent-endemic molluscs with varying exposure to potential deep-sea mining. We assessed 31 species from three key areas under different regulatory frameworks in the Indian, West Pacific, and Southern Oceans. Three vent mollusc species were also examined as case studies of different threat contexts (protected or not from potential mining) to explore the interaction of local regulatory frameworks and IUCN Red List category assignment. We found that these assessments were robust even when there was some uncertainty in the total range of individual species, allowing assessment of species that have only recently been named and described. For vent-endemic species, regulatory changes to area-based management can have a greater impact on IUCN Red List assessment outcomes than incorporating additional data about species distributions. Our approach revealed the most useful IUCN Red List criteria for vent-endemic species: criteria B and D2. This approach, combining regulatory framework and distribution, has the potential to rapidly gauge assessment outcomes for species in insular systems worldwide.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».