Beyond static spatial management: Scientific and legal considerations for dynamic management in the high seas
Notice bibliographique
Résumé
Natural and human stressors in the high seas act across a wide range of spatial and temporal scales. These include direct interaction such as fisheries bycatch or indirect interaction like warming oceans and plastic ingestion. Area-based management tools (ABMTs), such as marine protected areas and time-area closures, are a widely accepted and a broadly successful form of management used to mitigate localized human impacts on marine species and ecosystems. Protection provides an opportunity for population recovery, which can then propagate outside of the closure. As the United Nations negotiates a new treaty on the conservation and sustainable use of biodiversity beyond national jurisdiction, efforts to design and implement high seas ABMTs at appropriate scales are critical to ensure that these spatial protection measures are most effective and climate-ready in the face of changing oceans. Here we identify the four most important temporal scales – contemporary, intra-annual, multi-annual and multidecadal – for aligning high seas ABMTs to relevant ecological, oceanographic and atmospheric processes. From this, we explore how managers and decision-makers can integrate this knowledge when implementing a new treaty.
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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 | 0,041 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,020 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».