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Enregistrement W2101326887 · doi:10.1002/aqc.2511

Evaluating official marine protected area coverage for Aichi Target 11: appraising the data and methods that define our progress

2014· article· en· W2101326887 sur OpenAlexfundno aff
Hannah Thomas, Brian MacSharry, Lance Morgan, Naomi Kingston, Russell Moffitt, Damon Stanwell‐Smith, Louisa E. Wood

Notice bibliographique

RevueAquatic Conservation Marine and Freshwater Ecosystems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesParks Canada
Mots-clésConvention on Biological DiversityMarine protected areaBiodiversityEnvironmental resource managementGlobal biodiversitySovereigntyGeographyDiversity (politics)United Nations Convention on the Law of the SeaConventionEnvironmental planningEnvironmental protectionPoliticsPolitical scienceEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 km 2 or 3.41% of the world's ocean. Only 0.59% of the global ocean area (2 163 661 km 2 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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations79
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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