Operationalizing risk-based cumulative effect assessments in the marine environment
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem-based management requires an assessment of the cumulative effects of human pressures and environmental change. The operationalization and integration of cumulative effects assessments (CEA) into decision-making processes often lacks a comprehensive and transparent framework. A risk-based CEA framework that divides a CEA in risk identification, risk analysis and risk evaluation, could structure such complex analyses and facilitate the establishment of direct science-policy links. Here, we examine carefully the operationalization of such a risk-based CEA framework with the help of eleven contrasting case studies located in Europe, French Polynesia, and Canada. We show that the CEA framework used at local, sub-regional, and regional scales allowed for a consistent, coherent, and transparent comparison of complex assessments. From our analysis, we pinpoint four emerging issues that, if accurately addressed, can improve the take up of CEA outcomes by management: 1) framing of the CEA context and defining risk criteria; 2) describing the roles of scientists and decision-makers; 3) reducing and structuring complexity; and 4) communicating uncertainty. Moreover, with a set of customized tools we describe and analyze for each case study the nature and location of uncertainty as well as trade-offs regarding available knowledge and data used for the CEA. Ultimately, these tools aid decision-makers to recognize potential caveats and repercussions of management decisions. One key recommendation is to differentiate CEA processes and their context in relation to governance advice, marine spatial planning or regulatory advice. We conclude that future research needs to evaluate how effective management measures are in reducing the risk of cumulative effects. Changing governance structures takes time and is often difficult, but we postulate that well-framed and structured CEA can function as a strategic tool to integrate ecosystem considerations across multiple sectorial policies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,046 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».