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Enregistrement W2889867882 · doi:10.3389/fmars.2018.00337

Ocean Solutions to Address Climate Change and Its Effects on Marine Ecosystems

2018· article· en· W2889867882 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFonds Français pour l'Environnement MondialKing Abdullah University of Science and TechnologyAgence Nationale de la RechercheDeutsche ForschungsgemeinschaftCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Française de DéveloppementInternational Atomic Energy AgencyEuropean CommissionNational Science FoundationNature ConservancyPrince Albert II of Monaco FoundationGlobal Environment FacilityBundesministerium für Umwelt, Naturschutz, Bau und Reaktorsicherheit
Mots-clésClimate changeMarine ecosystemOceanographyEcosystemEnvironmental scienceOcean acidificationClimatologyEnvironmental resource managementEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Paris agreement target of limiting global surface warming to 1.5-2°C compared to pre-industrial levels by 2100 will heavily impact the ocean. While ambitious mitigation and adaptation are both needed, the ocean provides major opportunities for action to reduce climate change globally and its impacts on vital ecosystems and ecosystem services. A comprehensive and systematic assessment of 13 global- and local-scale, ocean-based measures was performed to help steer the development and implementation of technologies and actions towards a sustainable outcome. We show that (1) all measures have tradeoffs and multiple criteria must be used for a comprehensive assessment of their potential, (2) greatest benefit is derived by combining global and local solutions, some of which could be implemented or scaled-up immediately, (3) some measures are too uncertain to be recommended yet, (4) political consistency must be achieved through effective cross-scale governance mechanisms, (5) scientific effort must focus on effectiveness, co-benefits, disbenefits, and costs of poorly tested as well as new and emerging measures.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,015
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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