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Enregistrement W1986372599 · doi:10.1890/080109

Measuring progress toward global marine conservation targets

2009· review· en· W1986372599 sur OpenAlexaff
Colette C. C. Wabnitz, Serge Andréfouët, Frank Müller‐Karger

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2009
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDisney Conservation FundPew Charitable TrustsNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésCoral reefMarine protected areaOverexploitationHabitatMarine conservationEnvironmental resource managementMarine habitatsBiodiversityMarine spatial planningBenthic habitatGeographyEnvironmental scienceMarine reserveReefRemote sensingEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine species and their habitats are facing widespread overexploitation and degradation, respectively. In response to urgent calls for their protection, the international community agreed to establish representative networks of marine protected areas by 2012 that would conserve and protect 10–30% of specific habitats. To achieve these goals will require reliable estimates of the total area occupied by each habitat. We evaluated this assumption for coral reefs by generating estimates of coral reef area from high‐spatial‐resolution, remotely sensed imagery (30‐m resolution Landsat data), and comparing these with existing published data (usually >1‐km resolution). Discrepancies between previous estimates and our values ranged from +1316% to −64%. This uncertainty is incompatible with realistic achievement of the 10–30% conservation targets. We conclude that currently available estimates of the global extent of most coastal marine habitats are based on data that are too poorly resolved to be useful in evaluating progress toward the 2012 targets. Most countries will therefore be unable to demonstrate that they have fulfilled their commitments to marine biodiversity conservation. We urge that accurate inventories be conducted, in a cost‐effective fashion, through analyses of available high‐spatial‐resolution satellite imagery.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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