A decade of submersible observations revealed temporal trends in elasmobranchs in a remote island of the Eastern Tropical Pacific Ocean
Notice bibliographique
Résumé
No-take marine protected areas (MPAs) can mitigate the effects of overfishing, climate change and habitat degradation, which are leading causes of an unprecedented global biodiversity crisis. However, assessing the effectiveness of MPAs, especially in remote oceanic islands, can be logistically challenging and often restricted to relatively shallow and accessible environments. Here, we used a long-term dataset (2010-2019) collected by the DeepSee submersible of the Undersea Hunter Group that operates in Isla del Coco National Park, Costa Rica, to (1) determine the frequency of occurrence of elasmobranch species at two depth intervals (50-100 m; 300-400 m), and (2) investigate temporal trends in the occurrence of common elasmobranch species between 2010 and 2019, as well as potential drivers of the observed changes. Overall, we observed 17 elasmobranch species, 15 of which were recorded on shallow dives (50-100 m) and 11 on deep dives (300-400 m). We found a decreasing trend in the probability of occurrence of Carcharhinus falciformis over time (2010-2019), while other species (e.g. Taeniurops meyeni, Sphyrna lewini, Carcharhinus galapagensis, Triaenodon obesus, and Galeocerdo cuvier) showed an increasing trend. Our study suggests that some species like S. lewini may be shifting their distributions towards deeper waters in response to ocean warming but may also be sensitive to low oxygen levels at greater depths. These findings highlight the need for regional 3D environmental information and long-term deepwater surveys to understand the extent of shark and ray population declines in the ETP and other regions, as most fishery-independent surveys from data-poor countries have been limited to relatively shallow waters.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».