MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2178252354 · doi:10.1071/mf15111

New approaches to the ecological risk assessment of multiple stressors

2016· article· en· W2178252354 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMarine and Freshwater Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationGreat Barrier Reef Marine Park AuthorityNSW Office of Environment and Heritage
Mots-clésStressorScale (ratio)Environmental resource managementEcologyEnvironmental planningRisk analysis (engineering)GeographyBiologyEnvironmental scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

So as to assess how emerging science and new tools can be applied to study multiple stressors at a large (ecosystem) scale and to facilitate greater integration of approaches among different scientific disciplines, a workshop was organised on 10–12 September 2014 at the Sydney Institute of Marine Sciences, Sydney, Australia. The present paper discusses the limitations of the current risk-assessment approaches and how multiple stressors at large scales can be better evaluated in ecological risk assessments to inform the development of more efficient and preventive management policies based on adaptive management in the future. A future risk-assessment paradigm that overcomes these limitations is presented. This paradigm includes cultural and ecological protection goals, the development of ecological scenarios, the establishment of the relevant interactions among species, potential sources of stressors, their interactions and the development of cause–effect models. It is envisaged that this will be achievable through a greater integration of approaches among different scientific disciplines and through the application of new and emerging tools such as 'big data', ecological modelling and the incorporation of ecosystem service endpoints.

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.

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 candidatesScience ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0000,009
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,177 · 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