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Enregistrement W4396916330 · doi:10.1139/cjfas-2023-0188

Quantifying marine larval dispersal to assess MPA network connectivity and inform future national and transboundary planning efforts

2024· article· en· W4396916330 sur OpenAlexafffundvenueabout
John Cristiani, Emily Rubidge, Patrick L. Thompson, Carolyn K. Robb, Margot Hessing‐Lewis, Mary I. O’Connor

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensTula FoundationUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaHakai Institute
Mots-clésMarine protected areaBiological dispersalMarine reserveHabitatBiodiversityMarine spatial planningEcologyEnvironmental scienceEnvironmental resource managementGeographyBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A marine protected area (MPA) network of multiple reserves can protect biodiversity across space, but to be effective, network configuration should support dispersal among MPAs as well as spillover to unprotected habitats. The ability of MPAs to function as an interacting network of populations connected by dispersal, however, is difficult to estimate at broad spatial scales, and therefore, connectivity is often not integrated in MPA design. Here, we simulate passive larval dispersal using a biophysical model to estimate potential transboundary network connectivity of MPAs in western Canada and United States. Drift time was varied to represent generic functional groups of nearshore species with planktonic larvae and sedentary adult stages. We found that MPAs potentially act as an interacting network and meet connectivity design criteria for nearshore invertebrate species, many MPAs (65%–90%) possibly exchange individuals, and a third of larvae from MPAs (25%–32%) source areas of the unprotected coast. This analysis provides a first approximation of multispecies connectivity to inform ongoing transboundary MPA design, and it can be used as a foundation for future model development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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