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Enregistrement W2914852469 · doi:10.1111/conl.12634

Should potential for climate change refugia be mainstreamed into the criteria for describing EBSAs?

2019· article· en· W2914852469 sur OpenAlexaff
David E. Johnson, Ellen Kenchington

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeRefugium (fishkeeping)Identification (biology)BiodiversityScope (computer science)Environmental resource managementEcologyConvention on Biological DiversityEnvironmental scienceGeographyComputer scienceBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The world's oceans are subject to the influence of climate change at all latitudes and depths. There is a growing body of literature on the responses of species to climate change, which has a strong deterministic component indicating that responses can be predicted. At the same time, advances in oceanographic data acquisition and modeling have facilitated the identification of potential climate change refugia. The Convention on Biological Diversity's “Voluntary Specific Workplan on Biodiversity in Cold‐Water Areas within the Jurisdictional Scope of the Convention” explicitly calls for the identification and protection of refugia in cold‐water areas. We propose adding “Climate Change Refugium” as an integral consideration for identification of Ecologically or Biologically Significant Marine Areas (EBSAs). We provide a description of this as a potential eighth criterion. We then briefly discuss the pros and cons of introducing this eighth criterion, or an alternative strategy to develop guidelines that explicitly link refugia to the rationale of existing EBSA criteria, in the hope that this opinion piece will launch further discussion on this notion.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0050,017
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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