Global marine biodiversity in the context of achieving the Aichi Targets: ways forward and addressing data gaps
Notice bibliographique
Résumé
In 2010, the Conference of the Parties of the Convention on Biological Diversity agreed on the Strategic Plan for Biodiversity 2011-2020 in Aichi Prefecture, Japan. As this plan approaches its end, we discussed whether marine biodiversity and prediction studies were nearing the Aichi Targets during the 4th World Conference on Marine Biodiversity held in Montreal, Canada in June 2018. This article summarises the outcome of a five-day group discussion on how global marine biodiversity studies should be focused further to better understand the patterns of biodiversity. We discussed and reviewed seven fundamental biodiversity priorities related to nine Aichi Targets focusing on global biodiversity discovery and predictions to improve and enhance biodiversity data standards (quantity and quality), tools and techniques, spatial and temporal scale framing, and stewardship and dissemination. We discuss how identifying biodiversity knowledge gaps and promoting efforts have and will reduce such gaps, including via the use of new databases, tools and technology, and how these resources could be improved in the future. The group recognised significant progress toward Target 19 in relation to scientific knowledge, but negligible progress with regard to Targets 6 to 13 which aimed to safeguard and reduce human impacts on biodiversity.
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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 | 0,096 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».