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Enregistrement W4200485679 · doi:10.1007/s12595-021-00394-2

Monitoring of Seahorse Populations, in the Ria Formosa Lagoon (Portugal), Reveals Steep Fluctuations: Potential Causes and Future Mitigations

2021· article· en· W4200485679 sur OpenAlexaff
Miguel Correia

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Zoological Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquatic life and conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésSeahorseFisheryEcologyFishingBiologyHabitatPopulationGeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract After seahorse population fluctuations were revealed in previous studies, probably due to changes in their natural habitat, this study sought to determine the current status of the populations of the two existing seahorse species in the Ria Formosa lagoon, by revisiting previously surveyed sites, while assessing the main drivers for detected changes. Hippocampus guttulatus densities decreased significantly between 2002 and 2008, followed by a significant increase between 2008 and 2012 and a significant decrease between 2012 and 2018. There were no significant differences in H. guttulatus populations between the 2002 and 2012 surveys, and between 2008 and 2018. As for Hippocampus hippocampus , there were no significant differences comparing densities from all the different dates. Among the different variables tested in this study, holdfast coverage seems to have played a crucial role in seahorse decline. It is important to further assess the impact on seahorse populations of two recently reported events, the illegal fishing of seahorses and the expansion of Caulerpa prolifera algae in the Ria Formosa lagoon, South Portugal. Considering the existent threats and the probable causes behind the recent seahorse abundance decline, seahorses’ low densities make them even more susceptible to local extirpation due to continuous threats, which emphasizes the dire urgency to put in place mitigative actions to contribute to the conservation of these iconic species.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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