Murky waters: Assessing the vulnerabilities of Indo‐West Pacific non‐marine elasmobranchs to inform future conservation planning priorities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, freshwater environments are imperilled, with freshwater vertebrate species declining at twice the rate of marine and terrestrial populations. Non‐marine elasmobranchs (freshwater obligates and euryhaline generalists) remain understudied and overlooked by conservation efforts. This study aimed to adapt and apply a vulnerability assessment framework to understand the conservation priorities of Indo‐West Pacific non‐marine elasmobranch species. An exposure sensitivity adaptability (ESA) framework was used to assess vulnerability to environmental threats, and an exposure susceptibility productivity (ESP) framework was used to assess vulnerability to fisheries. Resulting species vulnerabilities were categorized into three conservation priority tiers. The general patterns of conservation priority tiering were as follows: (i) large‐bodied euryhaline species occurring in densely populated nations had the highest ESA and ESP vulnerabilities; (ii) freshwater obligates also had high ESA vulnerability rankings, although ESP vulnerability rankings were lower as their smaller body sizes suggest increased population productivity and higher potential for resilience; and (iii) euryhaline species with large range proportions in northern Australia had moderate to low vulnerability rankings across ESA and ESP assessments, as these species benefit from reduced fisheries mortality compared with species occurring in other regions. The outcomes from the vulnerability assessment framework for the conservation priority rankings of species corresponded with their respective International Union for Conservation of Nature (IUCN) Red List status, whereby priority 1 and 2 species also have elevated extinction risks. Environmental threats were at high or moderate levels in all nations assessed, while Cambodia, China, Malaysia, and Myanmar face the highest pressure from inland fisheries. The major knowledge gaps identified included species‐specific productivity estimates, population dynamics (population movements and habitat requirements), and information on mortality from the threats considered. The present ESA–ESP framework was effective for the broad and data‐poor context of Indo‐West Pacific non‐marine elasmobranchs, and the results will be useful for guiding future conservation planning for high‐priority species and nations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».