Quantifying the effects of fragmentation of connectivity networks of deep‐sea vulnerable marine ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Protection of vulnerable marine ecosystems (VMEs) in the high seas has focussed on identifying concentrations of indicator species and prohibiting the operation of bottom‐contact fishing gears where those occur in significant concentrations. Most such species have planktonic larvae and depend on dispersal networks for inter‐generational persistence. Yet, connectivity amongst patches of VME has seldom been considered when spatial management measures are introduced. Here, the relative importance of individual patches for the maintenance of their connectivity networks is evaluated, and a prioritization scheme for management action is proposed. Effective conservation measures should maintain approximately natural network configurations whenever possible. Location Grand Bank and Flemish Cap, Northwest Atlantic Ocean. Methods 3‐D Lagrangian particle tracking was used to model larval dispersal connections between known patches of each of seven groups of benthic invertebrate taxa, previously recognized as indicators of VME. Connectivity networks were constructed and the effects of habitat loss simulated by systematic removal of whole patches, to determine the importance of each patch to connectivity within its respective network. Results The various patches differed widely in their contributions to network connectivity. Each taxon group had both some patches that, if removed from the network, would result in a major decline in connectedness but also several which could be lost with negligible consequences for the remainder. Main Conclusions While protecting each patch of VME has conservation value, the wide variation in connectedness shows that some patches are much more critical than others to the long‐term persistence of the taxa, providing a foundation for prioritization of conservation actions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».