Ocean Calamities: Hyped Litany or Legitimate Concern?
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
Conservation scientists have expressed concern that impending marine extinctions are often overlooked (Dulvy et al. 2003) and that, by the time enough data are collected to justify protection, it is too late (Taylor and Gerrodette 1993). For potentially major and difficult-to-reverse threats, there is far greater risk in failing to detect existent impacts than in having detected nonexistent impacts (Dayton 1998, Oreskes and Conway 2014). In stark contrast, Duarte and colleagues (2015) argue that, by exaggerating the significance of small, regional problems and “perpetuating the perception of ocean calamities in the absence of robust evidence,” scientists and the media present an “overly negative message” that is “driving society into pessimism.” In other words, Duarte and colleagues claim that things are better off than most people think. They identify a handful of environmental issues in the oceans (e.g., the depletion of fish stocks, jellyfish blooms, harmful algal blooms, and hypoxia), label them “calamities” and “plagues” (terms uncommon to the scientific literature), and explain why each issue should or should not be a focus of public and scientific concern. They create a three-part typology for identifying “calamities”—anthropogenic cause, spread to global scale, and severe disruption to marine social–ecological systems—and then present cases that suggest “strong,” “medium,” or “weak” evidence for each. Overfishing, for instance, is a “calamity” for which the authors concede strong evidence in all three categories. In contrast, they suggest that other ocean problems (e.g., hypoxia, jellyfish blooms, the decline of calcifiers due to ocean acidification) present “weak” to “medium” evidence and suggest that these “calamities” are a byproduct of an increased ability to detect change or a misinterpretation of short-term data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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