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Enregistrement W4391854586 · doi:10.1139/facets-2023-0126

Evaluating the design of the first marine protected area network in Pacific Canada under a changing climate

2024· article· en· W4391854586 sur OpenAlexafffundvenueabout
Emily Rubidge, Carrie Robb, Patrick L. Thompson, Chris McDougall, Karin Bodtker, Katie S.P. Gale, Stephen S. Ban, K. Brown, Vicki Sahanatien, Sachiko Ouchi, Sarah K. Friesen, Natalie C. Ban, Karen L. Hunter, M. Angélica Peña, Amber M. Holdsworth, Rebecca Martone

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaGovernment of British ColumbiaVancouver Native Health SocietyUniversity of VictoriaFirst Nations University of CanadaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésMarine protected areaOceanographyGeographyClimate changeEnvironmental scienceClimatologyGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine protected area (MPAs) networks can buffer marine ecosystems from the impacts of climate change by allowing species to redistribute as conditions change and by reducing other stressors. There are, however, few examples where climate change has been considered in MPA network design. In this paper, we assess how climate change considerations were integrated into the design of a newly released MPA network in the Northern Shelf Bioregion in British Columbia, Canada, and then evaluate the resulting network against projected physical and biogeochemical changes and biological responses. We found that representation, replication, and size and spacing recommendations integrated into the design phase were met in most cases. Furthermore, despite varying degrees of projected changes in temperature, dissolved oxygen, and aragonite saturation across the MPA network, suitable habitat for demersal fish species is projected to remain in the network despite some redistribution among sites. We also found that mid-depth MPAs are particularly important for persistence, as fish are projected to move deeper to avoid warming in shallower areas. Our results highlight that a representative MPA network with adequate replication, that incorporates areas of varying climate change trajectory, should buffer against the impacts of climate change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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