The role of marine habitat mapping in ecosystem-based management
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cogan, C. B., Todd, B. J., Lawton, P., and Noji, T. T. 2009. The role of marine habitat mapping in ecosystem-based management. – ICES Journal of Marine Science, 66: 2033–2042. Ecosystem-based management (EBM) and the related concept of large marine ecosystems (LMEs) are sometimes criticized as being too broad for many management and research applications. At the same time, there is a great need to develop more effectively some substantive scientific methods to empower EBM. Marine habitat mapping (MHM) is an example of an applied set of field methods that support EBM directly and contribute essential elements for conducting integrated ecosystem assessments. This manuscript places MHM practices in context with biodiversity models and EBM. We build the case for MHM being incorporated as an explicit and early process following initial goal-setting within larger EBM programmes. Advances in MHM and EBM are dependent on evolving technological and modelling capabilities, conservation targets, and policy priorities within a spatial planning framework. In both cases, the evolving and adaptive nature of these sciences requires explicit spatial parameters, clear objectives, combinations of social and scientific considerations, and multiple parameters to assess overlapping viewpoints and ecosystem functions. To examine the commonalities between MHM and EBM, we also address issues of implicit and explicit linkages between classification, mapping, and elements of biodiversity with management goals. Policy objectives such as sustainability, ecosystem health, or the design of marine protected areas are also placed in the combined MHM–EBM context.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle