No effects of abiotic and anthropogenic factors on reef-associated neonate shark abundance within a shark nursery-area system
Notice bibliographique
Résumé
Context Coastal habitats function as shark nursery areas; however, coastal habitats can experience extreme variation in abiotic conditions and are susceptible to human disturbances. Aims Drivers of abundance were tested within a shark nursery-area system in two populations of reef-associated neonate sharks, namely, blacktip reef sharks (Carcharhinus melanopterus) and sicklefin lemon sharks (Negaprion acutidens). Methods Catch data from a fisheries-independent gill-net survey (n = 90 sets from October 2018 to March 2019) at 10 sites around Moorea, French Polynesia, were used to test for associations between shark abundance and abiotic conditions (temperature, oxygen, pH, salinity, lunar phase and depth). Historical levels of fin-fish fishing effort, trampling (i.e. human movement through habitat), and coastal artificialisation (i.e. walls and embankments) estimated for each site were used to test for anthropogenic effects on shark abundance. Key results There were no effects of any abiotic or anthropogenic factor on abundance of either species. Conclusions Previous work corroborates our findings by demonstrating neonate sharks’ physiological tolerance to extreme abiotic conditions and high survival in response to anthropogenic stressors. Alternatively, populations are already degraded from decades of coastal development. Implications These data can aid in predicting the use of coastal habitats as shark nursery areas.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».