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Enregistrement W2810406640 · doi:10.1111/conl.12587

Risk‐sensitive planning for conserving coral reefs under rapid climate change

2018· article· en· W2810406640 sur OpenAlexaff
Hawthorne L. Beyer, Emma Kennedy, Maria Beger, Chaolun Allen Chen, Joshua E. Cinner, Emily S. Darling, C. Mark Eakin, Ruth D. Gates, Scott F. Heron, Nancy­ Knowlton­, Stephen R. Palumbi, Hugh P. Possingham, Marji Puotinen, Rebecca K. Runting, William Skirving, Mark Spalding, Kerrie A. Wilson, Sally L. Wood, J. E. N. Veron, Ove Hoegh‐Guldberg

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBloomberg PhilanthropiesAustralian Research CouncilNature ConservancyPaul G. Allen Family Foundation
Mots-clésCoral reefClimate changeReefThreatened speciesResilience of coral reefsEcosystemCoral reef protectionEnvironmental resource managementCoral reef organizationsGeographyEcologyEnvironmental scienceHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Coral reef ecosystems are seriously threatened by changing conditions in the ocean. Although many factors are implicated, climate change has emerged as a dominant and rapidly growing threat. Developing a long‐term strategic plan for the conservation of coral reefs is urgently needed yet is complicated by significant uncertainty associated with climate change impacts on coral reef ecosystems. We use Modern Portfolio Theory to identify coral reef locations globally that, in the absence of other impacts, are likely to have a heightened chance of surviving projected climate changes relative to other reefs. Long‐term planning that is robust to uncertainty in future conditions provides an objective and transparent framework for guiding conservation action and strategic investment. These locations constitute important opportunities for novel conservation investments to secure less vulnerable yet well‐connected coral reefs that may, in turn, help to repopulate degraded areas in the event that the climate has stabilized.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations240
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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