Safeguarding marine protected areas in the growing mediterranean blue economy—recommendations for the maritime transport sector
Notice bibliographique
Résumé
Maritime transport is the backbone of the global economy. The sector is particularly important in the Mediterranean Sea which, despite covering less than 1% of the world's oceans, carries about 15% of global shipping. Worldwide, ocean-related economic activity -the so-called Blue Economy -is growing; and the maritime transport sector is expected to continue increasing at a rate of 4% per annum for the next decade. In line with the global expansion of seaborne trade, shipping activity in the Mediterranean is growing in terms of the number of routes, traffic intensity and size of ships. And with this growth come increasing environmental impacts, such as chemical pollution, noise pollution and collisions with marine mammals. These environmental impacts are an issue for the whole of the Mediterranean, but it's particularly critical that they're prevented -or at least minimized -in Marine Protected Areas (MPAs), which by definition are areas of great importance for marine biodiversity and ecosystems. In certain sensitive MPAs, maritime transport of any kind is forbidden. In many, though, shipping activity is legally possible, so there's an urgent need for all relevant stakeholders to work together to ensure sustainable transport practices and tools are identified and adopted to minimize its impact. Considering the growth of the sector, it's inevitable that major commercial traffic routes will increasingly interact with MPAs and other area-based conservation measures in some Mediterranean locations, especially where vessels are approaching ports or passing through straits. This paper provides key recommendations for the main actors in the maritime transport sector to help move towards a sustainable Mediterranean Blue Economy. The three stakeholder groups we focus on are MPA managers, public authorities and maritime transport companies. Each group has its own priorities, perspectives and powers, but all can make important contributions to a sustainable future for the region.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».