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Enregistrement W2308993556

An Evaluation of the Marine Zoning and Aquaculture Plans in theGreat Sandy Region, Australia: Indicators for Successful IntegratedCoastal Zone Management

2015· article· en· W2308993556 sur OpenAlexaff
Danielle Scriven

Notice bibliographique

RevueResearch & Reviews: Journal of Ecology and Environmental Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZoningEnvironmental planningAquacultureEnvironmental resource managementPlan (archaeology)Coastal managementPublic participationLand-use planningTransparency (behavior)GeographyBusinessLand useFisheryEnvironmental scienceEngineeringCivil engineeringFish <Actinopterygii>Political science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Great Sandy Region is a pristine sandy area off the eastern coast of Queensland, Australia. Due to the unique make-up of the region, integrated coastal zone management (ICZM) is evident: there are many management plans in place to ensure the longevity of the region’s natural resources. Inthis paper, qualitative environmental indicators were used to evaluate the strengths, weaknesses, and gaps in the Great Sandy Marine Park Zoning Plan (GSMPZP) and the Great Sandy Regional Marine Aquaculture Plan (GSRMAP). The GSMPZP is extremely comprehensive in nature, yet fails to define its overarching goal, and failed to involve the public during the planning process. Conversely, the GSRMAP demonstrated public participation and transparency throughout its planning process, yet fails to define maximum culture density of the aquaculture sites: this has serious implications for the health of the surrounding environment. It is recommended that, in the future, the GSMPZP adopt an adaptive management practice and involve the public in the planning process. Additionally, it is recommended that the GSRMAP explicitly defines maximum allowable culture density, and monitors the region closely after aquaculture begins to avoid regional environmental degradation.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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