Key principles of marine ecosystem-based management
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem-Based Management (EBM) has gained international popularity in recent years, but the lack of consensus on its definition has precluded the use of a universal implementation framework. The large number and variety of principles that make up EBM, and the diversity in perspectives among key management players, has impeded the practical application of EBM. Agreement on a list of the essential ingredients of EBM is vital to successful application. A frequency analysis of EBM principles was conducted to identify the Key Principles that currently define EBM, from a list of twenty-six principles extracted from a subset of the EBM theoretical/conceptual literature (covering a range of published sources across disciplines and application types). Fifteen Key Principles were identified (in descending frequency of appearance in the literature): Consider Ecosystem Connections, Appropriate Spatial & Temporal Scales, Adaptive Management, Use of Scientific Knowledge, Integrated Management, Stakeholder Involvement, Account for Dynamic Nature of Ecosystems, Ecological Integrity & Biodiversity, Sustainability, Recognise Coupled Social-Ecological Systems, Decisions reflect Societal Choice, Distinct Boundaries, Interdisciplinarity, Appropriate Monitoring, and Acknowledge Uncertainty. This paper also examines the development of EBM principles over time, leading to predictions on the directions EBM will take in the future. The frequency analysis methodology used here can be replicated to update the Key Principles of EBM in the future. Indeed, further research on potential emerging Key Principles such as ‘Consider Cumulative Impacts’, ‘Apply the Precautionary Approach’ and ‘Explicitly Acknowledge Trade Offs’ will help shape EBM and its successful application in the management of marine activities.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».