Building the Knowledge-to-Action Pipeline in North America: Connecting Ocean Acidification Research and Actionable Decision Support
Notice bibliographique
Résumé
Ocean acidification (OA) describes the progressive decrease in the pH of seawater and other cascading chemical changes resulting from oceanic uptake of atmospheric carbon. These changes can have important implications for marine ecosystems, creating risk for commercial industries, subsistence communities, cultural practices, and recreation. Characterizing the extent of acidification and predicting the ramifications for marine and freshwater resources and ecosystem services are critical to national and international climate mitigation discussions and to local communities that rely on these resources. Based on critical grassroots connections between scientists and stakeholders, “Knowledge-to-Action” networks for ocean acidification issues have formed at regional international and global scales to take action. We review examples at these three levels where groups are elevating the issue of ocean acidification and developing practicable, implementable steps to mitigate causes, to adapt to unavoidable change, and to build resilience to changing ocean conditions in the marine environment and coastal communities. While these first steps represent critical efforts in protecting ecosystems and economies from the risks posed by ocean acidification, some challenges remain. Sensitivity and risk to OA varies by region and industry; priorities for action can vary between multiple and conflicting partners; evidence-based strategies for OA risk mitigation are still in the early stages; and there remain gaps between scientific research and actionable decision-maker support products. However, these scaled networks have proven to be adept at identifying and addressing these barriers to action. In the future, it will be critical to expand funding for food web impact studies, development of decision support tools, and to maintain the connections between scientists and marine resource users to build resilience to ocean acidification impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».