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Synonyms:
   Negative effect platypus 

Broader Terms:
   Negative 
 
 




1.  Rapid assessment of management options for promoting stock rebuilding in data-poor species under climate change.LinkIT
Reum JCP, McDonald PS, Long WC, Holsman KK, Divine L, Armstrong D, Armstrong J
Conservation biology : the journal of the Society for Conservation Biology Conserv Biol Rapid assessment of management options for promoting stock rebuilding in data-poor species under climate change. 611-621 10.1111/cobi.13427 The development of species recovery plans requires considering likely outcomes of different management interventions, but the complicating effects of climate change are rarely evaluated. We examined how qualitative network models (QNMs) can be deployed to support decision making when data, time, and funding limitations restrict use of more demanding quantitative methods. We used QNMs to evaluate management interventions intended to promote the rebuilding of a collapsed stock of blue king crab (Paralithodes platypus) (BKC) around the Pribilof Islands (eastern Bering Sea) to determine how their potential efficacy may change under climate change. Based on stakeholder input and a literature review, we constructed a QNM that described the life cycle of BKC, key ecological interactions, potential climate-change impacts, relative interaction strengths, and uncertainty in terms of interaction strengths and link presence. We performed sensitivity analyses to identify key sources of prediction uncertainty. Under a scenario of no climate change, predicted increases in BKC were reliable only when stock enhancement was implemented in a BKC hatchery-program scenario. However, when climate change was accounted for, the intervention could not counteract its adverse impacts, which had an overall negative effect on BKC. The remaining management scenarios related to changes in fishing effort on BKC predators. For those scenarios, BKC outcomes were unreliable, but climate change further decreased the probability of observing recovery. Including information on relative interaction strengths increased the likelihood of predicting positive outcomes for BKC approximately 5-50% under the management scenarios. The largest gains in prediction precision will be made by reducing uncertainty associated with ecological interactions between adult BKC and red king crab (Paralithodes camtschaticus). Qualitative network models are useful options when data are limited, but they remain underutilized in conservation. Published 2019. This article is a U.S. Government work and is in the public domain in the USA. Reum Jonathan C P JCP Resource Ecology and Fisheries Management Division, Alaska Fisheries Science Center, National Marine Fisheries Service, National Oceans and Atmospheric Administration, 7600 Sand Point Way N.E., Building 4, Seattle, WA, 98115, U.S.A. Institute for Marine and Antarctic Studies and Centre for Socioecology, University of Tasmania, 20 Castray Esplanade, Battery Point, Hobart, TAS, 7000, Australia. School of Aquatic and Fishery Sciences, University of Washington, 1122 NE Boat Street, Seattle, WA, 98122, U.S.A. McDonald P Sean PS School of Aquatic and Fishery Sciences, University of Washington, 1122 NE Boat Street, Seattle, WA, 98122, U.S.A. Program on the Environment, University of Washington, Box 355679, Seattle, WA, 98195-5679, U.S.A. Long W Christopher WC Resource Assessment and Conservation Engineering Division, Alaska Fisheries Science Center, National Marine Fisheries Service, National Oceans and Atmospheric Administration, Kodiak Laboratory, 301 Research Court, Kodiak, AK, 99615, U.S.A. Holsman Kirstin K KK Resource Ecology and Fisheries Management Division, Alaska Fisheries Science Center, National Marine Fisheries Service, National Oceans and Atmospheric Administration, 7600 Sand Point Way N.E., Building 4, Seattle, WA, 98115, U.S.A. Divine Lauren L Aleut Community of St. Paul Island, Ecosystem Conservation Office, St. Paul, AK, 99660, U.S.A. Armstrong David D School of Aquatic and Fishery Sciences, University of Washington, 1122 NE Boat Street, Seattle, WA, 98122, U.S.A. Armstrong Jan J School of Aquatic and Fishery Sciences, University of Washington, 1122 NE Boat Street, Seattle, WA, 98122, U.S.A. eng 1609 North Pacific Research Board Journal Article 2019 12 24 United States Conserv Biol 9882301 0888-8892 IM Evaluación Rápida de las Opciones de Manejo para la Promoción de la Recuperación de Especies con Deficiencia de Datos bajo el Cambio Climático Resumen El desarrollo de los planes de recuperación de especies requiere de la consideración de los resultados probables de las diferentes intervenciones de manejo, pero los efectos agravantes del cambio climático rara vez están incluidos en esta evaluación. Examinamos cómo los modelos cualitativos de redes (QNMs) pueden implementarse para apoyar la toma de decisiones cuando los datos, el tiempo y el financiamiento sufren limitaciones que restringen el uso de métodos cuantitativos más demandantes. Usamos los QNMs para evaluar las intervenciones de manejo con la intención de promover el repoblamiento del colapsado cangrejo rey azul (Paralithodes platypus) (BKC) alrededor de las islas Pribilof (oriente del Mar de Bering) y así determinar cómo su eficiencia potencial puede modificarse bajo el cambio climático. Con base en aportaciones de los grupos de interés y una revisión bibliográfica construimos una QNM que describía el ciclo de vida del BKC, sus interacciones ecológicas importantes, impactos potenciales del cambio climático, fortalezas relativas de interacción, y la incertidumbre en relación con las fortalezas de interacción y la presencia de vínculos. Realizamos análisis de sensibilidad para identificar las fuentes clave de incertidumbre en la predicción. Bajo un escenario de ausencia de cambio climático, los incrementos pronosticados en la población de BKC fueron confiables solamente cuando el reforzamiento de la población se realizó en un escenario de programa de cultivo de BKC. Sin embargo, cuando se incluyó el cambio climático, la intervención de conservación no pudo contrarrestar los impactos adversos del cambio climático, lo cual tuvo un efecto negativo generalizado sobre los BKC. Los escenarios de manejo restantes estuvieron relacionados con los cambios en los esfuerzos de pesca sobre los depredadores del BKC. Para los estos últimos escenarios, los resultados de la población de BKC no fueron confiables, pero el cambio climático disminuyó todavía más la probabilidad de observar una recuperación. La inclusión de información sobre las fortalezas relativas de interacción incrementó la posibilidad de predecir los resultados de la población de BKC en ? 5 - 50% bajo los escenarios de manejo. Las mayores ganancias en la precisión de la predicción se lograrán reduciendo la incertidumbre asociada con las interacciones ecológicas entre los BKC adultos y el cangrejo rey rojo (Paralithodes camtschaticus). Los modelos cualitativos de redes son opciones útiles cuando los datos son limitados, pero permanecen subutilizados en la conservación. ????????????????????????????, ??????????????????????????????????????????????????????, ??????????????????????????????????????????? (?????) ???? (Paralithodes platypus) ?????????????, ??????????????????????????????????????, ?????????????, ????????????????????????????????????, ??????????????, ???????????????????????????, ????????????, ???????????????????, ?????????????????????????????, ??????????????????, ???????????????????????????????????????, ???????????????????, ?????????????????????????????????????????????????????????? 5-50%?????????????? (Paralithodes camtschaticus) ????????????????????????????????????????????, ?????????????????: ???; ??: ????. Paralithodes platypus acidificación oceánica análisis de ciclos conceptual model loop analysis modelo conceptual modelos cualitativos de redes ocean acidification qualitative network models recuperación de especies species recovery ???? ?????? ???? ???? ???? ???? (Paralithodes platypus) 2019 06 03 2019 10 16 2019 10 25 2019 10 31 6 0 2019 10 31 6 0 2019 10 31 6 0 ppublish 31663172 10.1111/cobi.13427 Literature Cited, 2020</i></font><br><font color=#008000>http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?cmd=Retrieve&db=pubmed&dopt=Abstract&list_uids=0<br></font></span><br>2.  <a href=http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?cmd=Retrieve&db=pubmed&dopt=Abstract&list_uids=0 class=title>Evolution of the Antisense Overlap between Genes for Thyroid Hormone Receptor and Rev-erb? and Characterization of an Exonic G-Rich Element That Regulates Splicing of TR?2 mRNA.</a><a href=http://ubio.org/tools/linkit.php?map%5B%5D=all&link_type=2&url=http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?cmd=Retrieve&db=pubmed&dopt=Abstract&list_uids=0><img src=linkit.png border=0 title='LinkIT' alt='LinkIT'></a> <br><span class=j>Munroe SH, Morales CH, Duyck TH, Waters PD<br><font color=gray><i>PloS one, 2015</i></font><br><font color=#008000>http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?cmd=Retrieve&db=pubmed&dopt=Abstract&list_uids=0<br></font></span><br></table></tr></table></td><script src="http://www.google-analytics.com/urchin.js" type="text/javascript"> </script> <script type="text/javascript"> _uacct = "UA-634822-1"; urchinTracker(); </script> </BODY> </HTML>