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Enregistrement W4405529224 · doi:10.5751/es-15633-290440

Spatial assessment of risks faced by marine protected areas in Chilean Patagonia

2024· article· en· W4405529224 sur OpenAlexvenueno aff
María José Martinez‐Harms, Bárbara Larraín-Barrios, Luis D. Verde Arregoitia, Stefan Gelcich, Ricardo Álvarez, David Tecklin

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarine protected areaGeographyMarine spatial planningEnvironmental resource managementEnvironmental protectionEnvironmental planningEcologyEnvironmental scienceHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial assessment of the risks faced by marine habitats provides essential information for adaptation to the impacts of multiple anthropogenic stressors. Climate change is one of the main stressors affecting the persistence and resilience of healthy marine ecosystems. However, protection against other stressors such as marine habitat loss and direct exploitation of natural marine resources is needed to ensure that conservation efforts are not threatened by cumulative combined effects. We used habitat risk assessment to explore the cumulative impacts of multiple stressors, including aquaculture activities, fishing vessel pressure, and climate change, on marine habitats of giant kelp forests. The assessment was applied in Chilean Patagonia, focusing on three protected areas: Magdalena Island National Park, Guaitecas National Reserve, and Kawésqar National Reserve. Our findings reveal that sea surface temperature increases, salmon farming, and the aquaculture-associated ship fleet are the stressors contributing most significantly to risk. High-risk areas are concentrated in northern Patagonia, specifically in the fjords of Guaitecas National Reserve and Magdalena Island National Park, with some risk hotspots found in the fjords of Kawésqar National Reserve. The highest risk levels are observed in scenarios that include both climate change and industrial salmon farming. Identifying the areas most at-risk is crucial for marine spatial planning because it allows for the design of targeted conservation actions to mitigate stressors and prevent risks from reaching levels that could compromise the integrity of marine habitats. The spatial approach used is key for informing future planning processes in Chilean Patagonia, where conflicts between intensive salmon farming, small-scale fishing, traditional Indigenous sea uses, and nature conservation are escalating. Despite some limitations in the data, our study provides valuable insights that can guide future conservation planning and policy-making, helping to balance economic activities with the need to protect and maintain the health of marine habitats in Chilean Patagonia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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