Towards Arctic Resource Governance of Marine Invasive Species
Notice bibliographique
Résumé
Scientific and policy-oriented publications highlighting the magnitude of uncertainty in the changing Arctic and the possibilities for effective regional governance are proliferating, yet it remains a challenging task to examine Arctic marine biodiversity. Limited scientific data are currently available. Through analysis of marine invasions in the Arctic, we work to identify and assess patterns in the knowledge gaps regarding invasive species in the Arctic that affect the ability to generate improved governance outcomes. These patterns are expected to depend on multiple aspects of scientific research into invasive species threats in the Arctic, including the ways in which known marine invasions are related to different stakeholder groups and existing disparate national and international experiences with invasive species. Stakeholdergroups include dominant industries (fishing, shipping, tourism, resource exploration) and indigenous communities (regarded as resource users, citizen scientists, and recipients of goods shipped from other locations). Governance gaps are examined in the context of applied national policies (such as promoting or intercepting intentional introductions), international agreements (regarding introductions and mitigations) and existing prevention programs (regional, national and international). We intend to help focus domestic and international governance and research initiatives regarding introduced species on the most valuable, cost effective options, given the knowledge gaps derived from systematic research limitations and opportunities in the Arctic environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».