Climate impacts on the ocean are making the Sustainable Development Goals a moving target travelling away from us
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is impacting marine ecosystems and their goods and services in diverse ways, which can directly hinder our ability to achieve the Sustainable Development Goals (SDGs), set out under the 2030 Agenda for Sustainable Development. Through expert elicitation and a literature review, we find that most climate change effects have a wide variety of negative consequences across marine ecosystem services, though most studies have highlighted impacts from warming and consequences of marine species. Climate change is expected to negatively influence marine ecosystem services through global stressors—such as ocean warming and acidification—but also by amplifying local and regional stressors such as freshwater runoff and pollution load. Experts indicated that all SDGs would be overwhelmingly negatively affected by these climate impacts on marine ecosystem services, with eliminating hunger being among the most directly negatively affected SDG. Despite these challenges, the SDGs aiming to transform our consumption and production practices and develop clean energy systems are found to be least affected by marine climate impacts. These findings represent a strategic point of entry for countries to achieve sustainable development, given that these two goals are relatively robust to climate impacts and that they are important pre‐requisite for other SDGs. Our results suggest that climate change impacts on marine ecosystems are set to make the SDGs a moving target travelling away from us. Effective and urgent action towards sustainable development, including mitigating and adapting to climate impacts on marine systems are important to achieve the SDGs, but the longer this action stalls the more distant these goals will become. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle