Toward a conceptual framework for managing and conserving marine habitats: A case study of kelp forests in the Salish Sea
Notice bibliographique
Résumé
Kelp forests are in decline across much of their range due to place-specific combinations of local and global stressors. Declines in kelp abundance can lead to cascading losses of biodiversity and productivity with far-reaching ecological and socioeconomic consequences. The Salish Sea is a hotspot of kelp diversity where many species of kelp provide critical habitat and food for commercially, ecologically, and culturally important fish and invertebrate species. However, like other regions, kelp forests in much of the Salish Sea are in rapid decline. Data gaps and limited long-term monitoring have hampered attempts to identify and manage for specific drivers of decline, despite the documented urgency to protect these important habitats. To address these knowledge gaps, we gathered a focus group of experts on kelp in the Salish Sea to identify perceived direct and indirect stressors facing kelp forests. We then conducted a comprehensive literature review of peer-reviewed studies from the Salish Sea and temperate coastal ecosystems worldwide to assess the level of support for the pathways identified by the experts, and we identified knowledge gaps to prioritize future research. Our results revealed major research gaps within the Salish Sea and highlighted the potential to use expert knowledge for making informed decisions in the region. We found high support for the pathways in the global literature, with variable consensus on the relationship between stressors and responses across studies, confirming the influence of local ecological, oceanographic, and anthropogenic contexts and threshold effects on stressor-response relationships. Finally, we prioritized areas for future research in the Salish Sea. This study demonstrates the value expert opinion has to inform management decisions. These methods are readily adaptable to other ecosystem management contexts, and the results of this case study can be immediately applied to kelp management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».