Incorporating anthropogenic thresholds to improve understanding of cumulative effects on seagrass beds
Notice bibliographique
Résumé
Cumulative human impact analysis is a promising management tool to estimate the impacts of stressors on ecosystems caused by multiple human activities. However, connecting cumulative impact scores to actual ecosystem change at appropriate spatial scales remains challenging. Here, we calculated cumulative effects (CE) scores for 187 seagrass beds in Atlantic Canada that accounts for both bay-scale and local-scale anthropogenic activities. We then developed a CE threshold to evaluate where degradation of seagrass beds from multiple human activities is more likely. Overall, the CE score was the best predictor of human impacts for seagrass beds. Locations with high watershed land alteration and nitrogen loading had the highest CE scores; however, we also identified seagrass beds with high CE scores in regions characterized by generally low levels of human activities. Forty-nine seagrass beds exceeded the CE threshold and, of these, 86% had CE scores that were influenced by three or more stressors that cumulatively amounted to a large score. This CE threshold approach can provide a simplified metric to identify areas where management of cumulative effects should be prioritized and further highlights the need to consider multiple human activities when assessing anthropogenic impacts to coastal habitats.
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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) | 0,001 | 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 ».