Mapping oysters on the Pacific coast of North America: A coast-wide collaboration to inform enhanced conservation
Notice bibliographique
Résumé
To conserve coastal foundation species, it is essential to understand patterns of distribution and abundance and how they change over time. We synthesized oyster distribution data across the west coast of North America to develop conservation strategies for the native Olympia oyster (Ostrea lurida), and to characterize populations of the non-native Pacific oyster (Magallana gigas). We designed a user-friendly portal for data entry into ArcGIS Online and collected oyster records from unpublished data submitted by oyster experts and from the published literature. We used the resulting 2,000+ records to examine spatial and temporal patterns and made an interactive web-based map publicly available. Comparing records from pre-2000 vs. post-2000, we found that O. lurida significantly decreased in abundance and distribution, while M. gigas increased significantly. Currently the distribution and abundance of the two species are fairly similar, despite one species being endemic to this region since the Pleistocene, and the other a new introduction. We mapped the networks of sites occupied by oysters based on estimates of larval dispersal distance, and found that these networks were larger in Canada, Washington, and southern California than in other regions. We recommend restoration to enhance O. lurida, particularly within small networks, and to increase abundance where it declined. We also recommend restoring natural biogenic beds on mudflats and sandflats especially in the southern range, where native oysters are currently found most often on riprap and other anthropogenic structures. This project can serve as a model for collaborative mapping projects that inform conservation strategies for imperiled species or habitats.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».