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Enregistrement W2163939760 · doi:10.1371/journal.pone.0117863

Patterns and Emerging Trends in Global Ocean Health

2015· article· en· W2163939760 sur OpenAlexaff
Benjamin S. Halpern, Catherine Longo, Julia Stewart Lowndes, Benjamin D. Best, Melanie Frazier, Steven K. Katona, Kristin M. Kleisner, Andrew A. Rosenberg, Courtney Scarborough, Elizabeth R. Selig

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Geographic SocietyOak FoundationDavid and Lucile Packard Foundation
Mots-clésIndex (typography)Scale (ratio)Baseline (sea)Public healthNatural resourceEnvironmental resource managementGeographyEcologyMedicineComputer scienceEconomicsPolitical scienceCartographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International and regional policies aimed at managing ocean ecosystem health need quantitative and comprehensive indices to synthesize information from a variety of sources, consistently measure progress, and communicate with key constituencies and the public. Here we present the second annual global assessment of the Ocean Health Index, reporting current scores and annual changes since 2012, recalculated using updated methods and data based on the best available science, for 221 coastal countries and territories. The Index measures performance of ten societal goals for healthy oceans on a quantitative scale of increasing health from 0 to 100, and combines these scores into a single Index score, for each country and globally. The global Index score improved one point (from 67 to 68), while many country-level Index and goal scores had larger changes. Per-country Index scores ranged from 41-95 and, on average, improved by 0.06 points (range -8 to +12). Globally, average scores increased for individual goals by as much as 6.5 points (coastal economies) and decreased by as much as 1.2 points (natural products). Annual updates of the Index, even when not all input data have been updated, provide valuable information to scientists, policy makers, and resource managers because patterns and trends can emerge from the data that have been updated. Changes of even a few points indicate potential successes (when scores increase) that merit recognition, or concerns (when scores decrease) that may require mitigative action, with changes of more than 10-20 points representing large shifts that deserve greater attention. Goal scores showed remarkably little covariance across regions, indicating low redundancy in the Index, such that each goal delivers information about a different facet of ocean health. Together these scores provide a snapshot of global ocean health and suggest where countries have made progress and where a need for further improvement exists.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,208 · 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'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

Citations140
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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