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Enregistrement W2150819542 · doi:10.1525/bio.2013.63.8.5

Improving Ocean Management through the Use of Ecological Principles and Integrated Ecosystem Assessments

2013· article· en· W2150819542 sur OpenAlexaboutno aff
Melissa M. Foley, Matthew H. Armsby, Erin Prahler, Margaret R. Caldwell, Ashley L. Erickson, John N. Kittinger, Larry B. Crowder, Phillip S. Levin

Notice bibliographique

RevueBioScience · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNature ConservancyGordon and Betty Moore FoundationDavid and Lucile Packard Foundation
Mots-clésStewardship (theology)Environmental resource managementEcosystemEcosystem-based managementVulnerability (computing)Marine ecosystemEcosystem managementEcosystem servicesEnvironmental scienceEnvironmental planningGeographyEcologyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The US National Ocean Policy calls for ecosystem-based management (EBM) of the ocean to help realize the vision advanced in the 2010 Executive Order on the Stewardship of the Ocean, Our Coasts, and the Great Lakes. However, no specific approach for incorporating EBM into planning was provided. We explore how a set of ecological principles and ecosystem vulnerability concepts can be integrated into emerging comprehensive assessment frameworks, including Australia's National Marine Bioregional Assessments, California's Marine Life Protection Act Initiative's regional profiles, Canada's Eastern Scotian Shelf Integrated Management Initiative, and the US National Oceanic and Atmospheric Administration's (NOAA) Integrated Ecosystem Assessment (IEA) program, to transition to ecosystem-based ocean planning. We examine NOAA's IEA framework to demonstrate how these concepts could be incorporated into existing frameworks. Although our discussion is focused on US ocean policy, comprehensive ecological assessments are applicable to a wide array of management strategies and planning processes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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