Anthropogenic pressures and life history predict trajectories of seagrass meadow extent at a global scale
Notice bibliographique
Résumé
Seagrass meadows are threatened by multiple pressures, jeopardizing the many benefits they provide to humanity and biodiversity, including climate regulation and food provision through fisheries production. Conservation of seagrass requires identification of the main pressures contributing to loss and the regions most at risk of ongoing loss. Here, we model trajectories of seagrass change at the global scale and show they are related to multiple anthropogenic pressures but that trajectories vary widely with seagrass life-history strategies. Rapidly declining trajectories of seagrass meadow extent (>25% loss from 2000 to 2010) were most strongly associated with high pressures from destructive demersal fishing and poor water quality. Conversely, seagrass meadow extent was more likely to be increasing when these two pressures were low. Meadows dominated by seagrasses with persistent life-history strategies tended to have slowly changing or stable trajectories, while those with opportunistic species were more variable, with a higher probability of either rapidly declining or rapidly increasing. Global predictions of regions most at risk for decline show high-risk areas in Europe, North America, Japan, and southeast Asia, including places where comprehensive long-term monitoring data are lacking. Our results highlight where seagrass loss may be occurring unnoticed and where urgent conservation interventions are required to reverse loss and sustain their essential services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».