Assessing the factors that contribute to Marine Protected Area (MPA) effectiveness and whether global protected areas of 30% can be achieved by 2030
Notice bibliographique
Résumé
The urgency for effective conservation to mitigate the rapid deterioration of our marine habitats, which provide ecological, social, and economic benefits, is widely recognised. Marine Protected Areas (MPAs) have emerged as a pivotal tool in marine conservation. However, global MPA performance varies, and employed management schemes differ. This report aims to investigate the factors which contribute to MPA effectiveness, therefore success, and assess the feasibility of achieving the global target to conserve 30% of habitats by 2030; outlined in the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF, Target 3). To achieve this, a systematic literature review was conducted, employing search-strings, inclusion/exclusion criteria, screening, eligibility reading and finally data extraction, to assemble relevant information. The primary database used was Web of Science (WOS) supplemented by Google Scholar and websites searches, leading to 49 studies in this review. MPA effectiveness was identified to be significantly driven by enforcement, MPA design and stakeholder engagement. Accordingly, effective MPA designs are characterized by NEOLI (no-take, enforcement, old (>10 years), large (>100km2), isolated) features, whereby the presence of more features resulted in higher species biomass increases. Adequate enforcement correlates with ‘Overall Management Success’ (OMS), ensuring adherence to rules and regulations within MPAs. Stakeholder engagement is associated with high compliance and positive perceptions of MPAs thus legitimacy. The development of global MPA coverage, currently at 8.19%, is seen by increasing trends. Whilst MPA spatial variations are significantly positively correlated with coastline length, Human Development Index (HDI) and conservation investment. By elucidating the factors contributing to MPA success, enhancement for both existing and future designations is expedited, supporting GBF Target 3. Overall, the analysis of factors contributing to MPA effectiveness reveal overlapping complexities.
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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 | 0,018 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».