Effects of management objectives and rules on marine conservation outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the relative effectiveness and enabling conditions of different area-based management tools is essential for supporting efforts that achieve positive biodiversity outcomes as area-based conservation coverage increases to meet newly set international targets. We used data from a coastal social-ecological monitoring program in 6 Indo-Pacific countries to analyze whether social, ecological, and economic objectives and specific management rules (temporal closures, fishing gear-specific, species-specific restrictions) were associated with coral reef fish biomass above sustainable yield levels across different types of area-based management tools (i.e., comparing those designated as marine protected areas [MPAs] with other types of area-based management). All categories of objectives, multiple combinations of rules, and all types of area-based management had some sites that were able to sustain high levels of reef fish biomass-a key measure for coral reef functioning-compared with reference sites with no area-based management. Yet, the same management types also had sites with low biomass. As governments advance their commitments to the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework and the target to conserve 30% of the planet's land and oceans by 2030, we found that although different types of management can be effective, most of the managed areas in our study regions did not meet criteria for effectiveness. These findings underscore the importance of strong management and governance of managed areas and the need to measure the ecological impact of area-based management rather than counting areas because of their designation.
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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 ».