Canadian Healthy Oceans Network (CHONe): An Academic–Government Partnership to Develop Scientific Guidelines for Conservation and Sustainable Usage of Marine Biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Canadian Healthy Oceans Network (CHONe) research program formed to unite leading academic and government researchers with managers from Canada's national resource agencies to address an urgent need for better scientific information on marine biodiversity in Canada's Atlantic, Pacific, and Arctic waters. Specifically, the network is producing diverse scientific products to inform policy commitments in conservation and sustainable use of marine biodiversity resources. A common disconnect between science-driven research and policy application results in a dearth of science information relevant to specific decisions that cannot wait for knowledge to accumulate. To narrow this gap, CHONe research structures around three interlinking and integrated themes of marine biodiversity, ecosystem function, and population connectivity. CHONe products span from baseline maps, databases, and barcodes as tools to understand processes and monitor future change; spatial and temporal predictive tools to maximize knowledge on biodiversity patterns; analytical and sampling tools to characterize and assess biodiversity and habitat relationships, decision-making frameworks for sustainable, integrated ocean management; new findings on biodiversity and ecosystem functioning relationships; to specific advice, data input, models, and frameworks for current ocean planning efforts. RESUMEN El programa de la Red Canadiense de Ecosistemas Saludables (RCES) fue concebido para unificar a líderes académicos e investigadores de gobierno con manejadores de recursos de las agencias federales del Canadá, con el fin de lograr un mejor entendimiento de la información científica concerniente a la biodiversidad marina en el Pacífico, Atlántico y Ártico canadienses. En específico, la red está generando diversos productos para informar los compromisos políticos en temas de conservación y uso sostenible de la biodiversidad marina. La desconexión entre la investigación científica dirigida y su aplicación en políticas públicas, resulta en una falta de información científica relevante para tomar decisiones cuya resolución no puede esperar a la acumulación de conocimientos. Para reducir esta brecha, la investigación llevada a cabo en la RCES se estructura en tres tópicos integrados y entrelazados: biodiversidad marina, funcionamiento de ecosistemas y conectividad entre poblaciones. Los productos derivados de la RCES van desde mapas de líneas base, bases de datos y códigos de barras como herramienta para comprender procesos y monitorear cambios en el futuro; herramientas predictivas para maximizar el conocimiento de los patrones espaciales y temporales de la diversidad, herramientas analíticas y de muestreo para caracterizar y evaluar la relación entre hábitat y biodiversidad; marcos conceptuales para la toma de decisiones en el contexto del manejo integral y sustentable del océano, nuevos hallazgos sobre biodiversidad y funcionamiento de ecosistemas; hasta la emisión de sugerencias específicas, suplemento de datos, modelos y sistemas de información para apoyar los esfuerzos de ordenación marina.
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 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 | 0,032 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».