The ‘Paper Park Index’: Evaluating Marine Protected Area effectiveness through a global study of stakeholder perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Governments around the world are increasingly committed to reaching terrestrial and marine conservation goals. But achieving such commitments is challenging, and conservation targets that are reached on paper, e.g., in terms of square kilometers protected, can be misleading. Designating Marine Protected Areas (MPAs) does not guarantee achieving marine conservation goals, and so-called ‘paper parks,’ i.e., MPAs that are legally designated but ineffective, are common. Little is known about the de facto protection status of the established MPAs and no studies or databases have considered local stakeholders’ knowledge. Using a one-question questionnaire, we collected data on local stakeholders’ perceptions of de facto fishing in their MPA from most of the world’s maritime countries. While the level of fishing effort was generally perceived to be higher in fully ‘take’ MPAs than in ‘no-take’ or multi-zone MPAs, we show that high levels of fishing also occur in MPAs that are fully protected according to MPAtlas and the IUCN, via a new ‘Paper Park Index’ (PPI), which allowed the identification of 55 likely ‘paper parks,’ i.e., 30 % of our total sample. Most of them are located in the regions of ‘Latin America and the Caribbean’ (31 %), ‘Southeast Asia and Oceania’ (25 %) and ‘Indian Ocean’ (20 %). The 11 MPAs with the highest PPI are listed and 10 of them are shown to have been already identified as not being very protective. These results highlight the importance of different stakeholders’ knowledge about the extent and type of marine protection. They also serve as an invitation to policy-makers, spatial planners, managers and the scientific community to consider local knowledge and encourage the participation of a wider group of stakeholders in policy-making, planning and management of marine spaces.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».