Threat assessment for Pacific sand lance (Ammodytes personatus) in the Salish Sea
Notice bibliographique
Résumé
Like many forage fish species, Pacific sand lance ( Ammodytes personatus ) play a key role in nearshore marine ecosystems as an important prey source for a diverse array of predators in the northeastern Pacific. However, the primary threats to Pacific sand lance and their habitat are poorly defined due to a lack of systematic data. Crucial information needed to assess their population status is also lacking including basic knowledge of their local and regional abundance and distribution. Sand lance are currently listed as ‘not evaluated’ under the IUCN red list and they have not been assessed by US and Canadian agencies. This hampers management and policy efforts focused on their conservation. To address this knowledge gap, we conducted a three-part, structured expert elicitation to assess the vulnerability of Salish Sea sand lance populations. Experts were asked to list and rank key threats to Salish Sea sand lance and/or their habitat, to further quantify the vulnerability of sand lance to identified threats using a vulnerability matrix, and to predict the population trajectory in 25 years from today. Impacts associated with climate change (e.g. sea level rise, sea temperature rise, ocean acidification, and extreme weather) consistently ranked high as threats of concern in the ranking exercise and quantified vulnerability scores. Nearly every expert predicted the population will have declined from current levels in 25 years. These results suggest sand lance face numerous threats and may be in decline under current conditions. This research provides vital information about which threats pose the greatest risk to the long-term health of sand lance populations and their habitat. Managers can use this information to prioritize which threats to address. Future research to reliably quantify population size, better understand the roles of natural and anthropogenic impacts, and to identify the most cost-effective actions to mitigate multiple threats, is recommended.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».