From one to ten: Canada's approach to achieving marine conservation targets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Government of Canada has committed to the Convention on Biological Diversity (CBD) Strategic Plan for Biodiversity, which includes the Aichi Biodiversity Targets. Aichi Target 11 indicates that countries are to conserve at least 10% of coastal and marine areas, especially areas of particular importance for biodiversity and ecosystem services, by 2020. In 2015 Canada affirmed its commitment to the 10% target, and also committed to an interim target to protect 5% of coastal and marine areas by the end of 2017. The interim target was met in October 2017 through a combination of federal and provincial marine protected areas (MPAs) and fisheries area closures that qualify as other effective area‐based conservation measures (OECMs), which are referred to domestically as marine refuges. In 2016 the Government of Canada set out a five‐point plan for achieving its marine conservation targets, which includes finishing what was started, protecting large offshore areas, protecting areas under pressure, advancing OECMs and establishing MPAs faster. Key challenges that the Government of Canada faces in meeting its 2020 marine conservation target include balancing socio‐economic impacts with the need to conserve biodiversity and sustain ecosystem health and ensuring meaningful engagement with partners and stakeholders in a short period of time. Once Canada has met its 2020 marine conservation target it will continue to advance ongoing marine conservation initiatives, most notably the development of a national conservation network, and seek to ensure effective long‐term conservation through the management, monitoring and enforcement of established MPAs and OECMs.
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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 | 0,019 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,014 |
| Communication savante | 0,028 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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.
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 ».