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Enregistrement W4391915606 · doi:10.1093/icesjms/fsae009

Impacts on population indices if scientific surveys are excluded from marine protected areas

2024· article· en· W4391915606 sur OpenAlexaffabout
Sean C. Anderson, Philina A. English, Katie S.P. Gale, Dana Haggarty, Carolyn K. Robb, Emily Rubidge, Patrick L. Thompson

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of VictoriaSimon Fraser UniversityFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundfishMarine protected areaPopulationGeographyEnvironmental resource managementIndex (typography)Environmental scienceStock assessmentFishingFisheryFisheries managementHabitatComputer scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Marine protected areas (MPAs) are increasingly common worldwide, typically restricting fishing activities. However, MPAs may also limit scientific surveys that impact benthic habitat. We combine a historical data degradation approach and simulation to investigate the effects on population indices of excluding surveys from MPAs. Our approach quantifies losses in precision, inter-annual accuracy, trend accuracy, and power to detect trends, as well as correlates of these effects. We apply this approach to a proposed MPA network off western Canada, examining 43 groundfish species observed by four surveys. Survey exclusion particularly impacted less precise indices, species well-represented in MPAs, and those whose density shifted in or out of MPAs. Redistributing survey effort outside MPAs consistently improved precision but not accuracy or trend detection—sometimes making estimates more precise about the ‘wrong’ index. While these changes may not qualitatively alter stock assessment for many species, in some cases, ∼30 percentage point reductions in power to detect simulated 50% population declines suggest meaningful impacts are possible. If survey restrictions continue expanding, index integrity could further degrade, eventually compromising the management of exploited populations. Regulating surveys within MPA boundaries therefore requires careful consideration to balance MPA objectives with the need for reliable monitoring.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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