Mapping Important Shark and Ray Areas (ISRAs) in the Central and South American Pacific: Existing knowledge and data needs
Notice bibliographique
Résumé
Identifying critical habitats is key to the conservation and recovery of threatened species. A third of chondrichthyans (sharks, rays, and chimaeras) are threatened with extinction but robust biological and ecological information to delineate critical habitats for many species remains limited. Here, we investigated (1) research outputs and trends across the Central and South American Pacific region to determine whether sufficient information was available to identify critical habitats; (2) whether regional Important Shark and Ray Areas (ISRAs) were spatially representative; (3) what species and which ecological traits were most commonly used in the delineation of critical habitats; and (4) discuss how ISRAs can inform research priorities and area-based management in support of chondrichthyan conservation. Sixty-five ISRAs were identified for 97 of 190 chondrichthyan species occurring in the region (51%). Across key life-history processes, reproductive areas were most identified (n = 50). Of 821 published studies (2,160 entries), 31.48% (28% entries) primarily focused on fisheries and 48.51% included enough information to inform the ISRA process. Most (58.98%) of these studies originated from Mexico (n = 342, 744 entries) and Ecuador (n = 147, 276 entries). France and Honduras had the least regional research outputs relevant to apply the ISRA Criteria. Significant ecological data gaps were identified in oceanic (including areas beyond national jurisdiction), deepwater (>200 m), and along the southern part of the region (i.e., southern Chile). Deepwater species, chimaeras, and 21% of threatened species had knowledge gaps that did not allow the identification of ISRAs. If area-based management decisions in this region were based on ISRAs, and effectively implemented and enforced, diversity hotspots and at least 97 species could receive protection, including 79% of threatened species and 54% of those considered range-restricted. Increased monitoring and research efforts, with a corresponding increase in funding to fill existing gaps is key to support the identification of important habitats across this region.
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 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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».