Evaluating official marine protected area coverage for Aichi Target 11: appraising the data and methods that define our progress
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The adoption of the Convention on Biological Diversity (CBD) Strategic Plan for Biodiversity, along with the 20 Aichi Targets, is a strong political endorsement for integrating biodiversity strategy across the entire United Nations system. Aichi Targets represent specific, time‐bound drivers for governments to safeguard both marine and terrestrial biodiversity. For the marine environment, Aichi Target 11 represents a call to effectively conserve at least 10% of coastal and marine areas by 2020. The core indicator to measure Aichi Target 11 is the extent of protected area coverage, and therefore it is essential that MPA data used to calculate this metric are robust. The World Database on Protected Areas (WDPA) is the authoritative source of data for measuring Aichi Target coverage progress. The WDPA assimilates global protected areas data as officially reported by the UN Member States themselves. Analysis of the WDPA (August 2014) calculated that MPAs now cover approximately 12,300,000 km2 or 3.41% of the world's ocean. Only 0.59% of the global ocean area (2 163 661 km2 within 1124 areas) is protected in no‐take areas. Only gathering and using State-sanctioned information may affect the accuracy of the WDPA MPA data. However, it is essential to first and foremost recognize national sovereignty and the rights of the Member State data providers in order to maintain a comprehensive approach to data gathering while ensuring international support for the resulting coverage figures that are used to measure global environmental targets. Further improvements could be made to the MPA data, for example by refining current MPA attributes and working with Member States and conventions to reduce or remove point data in the system. Moreover, broadening the scope of the WDPA to allow the inclusion of clearly marked non‐State‐sanctioned sites would complement existing official data and facilitate dialogue between Member States and other data providers towards MPA data improvement. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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 | 0,245 | 0,455 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».