Transferring lessons learned from use of an ecosystem approach to restore degraded areas of North American Great Lakes to the Arabian Gulf
Notice bibliographique
Résumé
Canada and USA have over a 100-year history of international cooperation on Great Lakes management. For over 30 years, federal, state, and provincial governments have successfully used locally-defined ecosystem approaches to develop and implement remedial action plans to restore beneficial uses impairments in 43 Great Lakes Areas of Concern. Each remedial action plan identifies use impairments/causes, remedial/preventive actions to restore uses, and implementation responsibilities and timeframes. Areas of concern are removed from the list when all uses are restored. Long-term efforts are needed to ensure sustainability through adaptive management. Shared resources, like the Arabian Gulf and Great Lakes, require collaboration among boundary countries to achieve common goals. A network of regional technical and governmental representatives could be established under or affiliated with the Regional Organization of Protecting Marine Environment to promote cleanup and ecosystem-based management of degraded areas of the Sea. It would have to be flexible, not prescriptive, science-based, action-oriented, and result in well recognized benefits to all partner countries. Workshops or conferences could be convened to address ecosystem issues. This network must be value-added and build capacity, and could eventually lead to use of locally-defined ecosystem approaches to develop cleanup plans for degraded areas of the Gulf, similar to Great Lakes Areas of Concern. Gulf countries, through the Regional Organization of Protecting Marine Environment and with support of a network, could then come together every three-five years to report on progress, identify research needs, celebrate successes, and establish next steps. Gulf I, II, and III conferences are building blocks for such a network. A logical next step would be to engage the Regional Organization of Protecting Marine Environment in the establishment of a network for ecosystem-based management and co-sponsorship of a Gulf IV Conference or other forum. In the spirit of cooperative learning, further exchanges of both scientific research and management practices would be beneficial between the Great Lakes and the Gulf.
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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».