A global map of saltmarshes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Saltmarshes are extremely valuable but often overlooked ecosystems, contributing to livelihoods locally and globally through the associated ecosystem services they provide, including fish production, carbon storage and coastal protection. Despite their importance, knowledge of the current spatial distribution (occurrence and extent) of saltmarshes is incomplete. In light of increasing anthropogenic and environmental pressures on coastal ecosystems, global data on the occurrence and extent of saltmarshes are needed to draw attention to these critical ecosystems and to the benefits they generate for people. Such data can support resource management, strengthen decision-making and facilitate tracking of progress towards global conservation targets set by multilateral environmental agreements, such as the Aichi Biodiversity Targets of the United Nations' (UN's) Strategic Plan for Biodiversity 2011-2020, the Sustainable Development Goals of the UN's 2030 Agenda for Sustainable Development and the Ramsar Convention. NEW INFORMATION: Here, we present the most complete dataset on saltmarsh occurrence and extent at the global scale. This dataset collates 350,985 individual occurrences of saltmarshes and presents the first global estimate of their known extent. The dataset captures locational and contextual data for saltmarsh in 99 countries worldwide. A total of 5,495,089 hectares of mapped saltmarsh across 43 countries and territories are represented in a Geographic Information Systems polygon shapefile. This estimate is at the relatively low end of previous estimates (2.2-40 Mha), however, we took the conservative approach in the mapping exercise and there are notable areas in Canada, Northern Russia, South America and Africa where saltmarshes are known to occur that require additional spatial data. Nevertheless, the most extensive saltmarsh worldwide are found outside the tropics, notably including the low-lying, ice-free coasts, bays and estuaries of the North Atlantic which are well represented in our global polygon dataset. Therefore, despite the gaps, we believe that, while incomplete, our global polygon data cover many of the important areas in Europe, the USA and Australia.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,006 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».