MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2106200993 · doi:10.1080/14634988.2012.659142

Environmental rejuvenation of the Gulf by compensation and restoration

2012· article· en· W2106200993 sur OpenAlexaff
Andrew Price, Michael Donlan, Charles Sheppard, M. Munawar

Notice bibliographique

RevueAquatic Ecosystem Health & Management · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesKuwait Institute for Scientific Research
Mots-clésInterimEcosystemMarine ecosystemEcosystem servicesEnvironmental scienceEnvironmental restorationEnvironmental resource managementResource (disambiguation)Environmental protectionEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Gulf is considered to be a young sea in decline, with poor prognosis for continuing production of abundant natural resources. We compare and contrast ‘monetary’ and ‘environmental’ compensation as mechanisms for addressing ecosystem damage in the Gulf. The 1992 International Oil Pollution Compensation Conventions settle claims financially, but only for certain categories of oil spills. For example, aside from inherent difficulties of valuing ecosystem services and their losses, ecological damage from the time of injury to recovery (interim losses) is not compensated. Another approach involves reimbursement for environmental action/projects to restore affected resources and offset impacts until recovery. In habitat equivalency analysis, mitigation requirements are calculated from the type(s), severity, duration and extent of resource impacts. This approach was utilized to resolve several claims for damage from the 1991 Gulf War oil spill. Various compensatory projects resulted, including direct oil spill remediation and other environmental projects such as the establishment of ≥1 protected area (x ha for y years). Besides compensation, in this paper we advocate setting threshold levels for the protection of different coastal and marine ecosystems. This could be achieved by a proportion (c. 30%) of every major ecosystem becoming fully protected, through an expanded regional protected area network.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAquatic Ecosystem Health & ManagementMême sujetEconomic and Environmental ValuationTravaux en français237 207