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Enregistrement W1996172783 · doi:10.1080/14634988.2011.549440

A comparison of approaches for integrated management in coastal marine areas of Canada with the historical approach used in the Great Lakes (Bay of Quinte)

2011· article· en· W1996172783 sur OpenAlexafffundabout
Robert G. Randall, Marten A. Koops, Charles K. Minns

Notice bibliographique

RevueAquatic Ecosystem Health & Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesMinistry of Natural Resources
Mots-clésBayHabitatBiodiversityEcosystemMarine ecosystemEnvironmental resource managementProductivityGeographyCoastal managementEcosystem managementEcosystem servicesMarine habitatsEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian approaches for ecosystem-based management in coastal marine areas, prompted by Canada's Oceans Act, are similar to and consistent with the long-standing, integrated management of the Bay of Quinte in Lake Ontario. The similarities include the criteria for the identification of ecologically significant areas and habitat, degraded areas, ecologically significant species, depleted or rare species, conservation objectives and ecological indicators to assess the status of ecosystem components. The rationale for integrated management in the Bay of Quinte is compared to marine areas, using the terminology that has been adopted for ocean area-based management in Canada. The three overarching goals of maintaining productivity, preserving biodiversity and protecting habitat are common to both freshwater and marine ecosystems. Communication of science priorities is mutually beneficial for advancing integrated management in both ecosystem types. Identifying the Bay of Quinte as a coastal management area by Great Lakes agencies, using elements of the oceans framework, would demonstrate a transition from a negative (degraded area) to a positive ecosystem status (essential habitat with high productivity and biodiversity).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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