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Enregistrement W2028538629 · doi:10.1371/journal.pone.0058799

A General Business Model for Marine Reserves

2013· article· en· W2028538629 sur OpenAlexaff
Enric Sala, Christopher Costello, Dawn Dougherty, Geoffrey Heal, Kieran Kelleher, Jason Murray, Andrew A. Rosenberg, U. Rashid Sumaila

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWaitt FoundationNational Geographic Society
Mots-clésMarine reserveFishingBusinessStakeholderNatural resource economicsTourismEcosystem servicesMarine protected areaEnvironmental resource managementBiodiversityProfit (economics)Cost–benefit analysisOpportunity costNature reserveEcosystemBioeconomicsFisheryEconomicsEcologyGeographyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine reserves are an effective tool for protecting biodiversity locally, with potential economic benefits including enhancement of local fisheries, increased tourism, and maintenance of ecosystem services. However, fishing communities often fear short-term income losses associated with closures, and thus may oppose marine reserves. Here we review empirical data and develop bioeconomic models to show that the value of marine reserves (enhanced adjacent fishing + tourism) may often exceed the pre-reserve value, and that economic benefits can offset the costs in as little as five years. These results suggest the need for a new business model for creating and managing reserves, which could pay for themselves and turn a profit for stakeholder groups. Our model could be expanded to include ecosystem services and other benefits, and it provides a general framework to estimate costs and benefits of reserves and to develop such business models.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,149 · 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.

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

Citations156
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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