Towards a common approach to the assessment of the environmental status of deep-sea ecosystems in areas beyond national jurisdiction
Notice bibliographique
Résumé
Many of the marine policy frameworks developed to protect biodiversity in deep-sea areas, including areas beyond national jurisdiction (ABNJ), include indicators to assess policy objectives. These frameworks often have specific guidance on how the indicators should be applied and interpreted. Selection of indicators is an important process and those with strong scientific underpinnings are more likely to produce the expected outcomes. We reviewed three policy and assessment frameworks which include ABNJ regions or were developed specifically for ABNJ: (1) Oslo and Paris Convention for the Protection of the Marine Environment of the North-East Atlantic (OSPAR) ecosystem assessments, (2) the frameworks adopted to implement the UN General Assembly (UNGA) sustainable fisheries resolutions for the management of bottom fisheries to prevent Significant Adverse Impacts on vulnerable marine ecosystems, and (3) the Aichi Biodiversity Targets adopted by Parties to the Convention on Biological Diversity (CBD). We examined whether an assessment approach based on evaluation of Good Environmental Status (GES) under the European Union's Marine Strategy Framework Directive (MSFD), could be applied to ABNJ. We examined each MSFD descriptor for its applicability to deep-sea habitats considering the work of two European projects concluding that the MSFD could be applied to ABNJ to support OSPAR, UNGA and CBD policy objectives towards a common approach to the assessment of the status of deep-sea ecosystems in ABNJ. In achieving this we also introduce readers outside of Europe to the work conducted within the MSFD.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».