MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3118017901 · doi:10.7717/peerj.9743

The Aichi Biodiversity Targets: achievements for marine conservation and priorities beyond 2020

2020· article· en· W3118017901 sur OpenAlexafffund
Hannah Carr, Marina Abas, Loubna Boutahar, Olivia N. Caretti, Wing Yan Chan, Abbie S. A. Chapman, Sarah N. de Mendonça, Abigail Engleman, Filippo Ferrario, Kayelyn R. Simmons, Jana Verdura, Anna Zivian

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversité LavalDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut Nordique De Recherche En Environnement Et En Santé Au Travail
Mots-clésConvention on Biological DiversityBiodiversityMarine biodiversityEnvironmental planningWork (physics)Environmental resource managementMarine conservationResilience (materials science)BusinessPolitical scienceGeographyEcologyEngineeringEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2010 the Conference of the Parties (COP) for the Convention on Biological Diversity revised and updated a Strategic Plan for Biodiversity 2011-2020, which included the Aichi Biodiversity Targets. Here a group of early career researchers mentored by senior scientists, convened as part of the 4th World Conference on Marine Biodiversity, reflects on the accomplishments and shortfalls under four of the Aichi Targets considered highly relevant to marine conservation: target 6 (sustainable fisheries), 11 (protection measures), 15 (ecosystem restoration and resilience) and 19 (knowledge, science and technology). We conclude that although progress has been made towards the targets, these have not been fully achieved for the marine environment by the 2020 deadline. The progress made, however, lays the foundations for further work beyond 2020 to work towards the 2050 Vision for Biodiversity. We identify key priorities that must be addressed to better enable marine biodiversity conservation efforts moving forward.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePeerJMême sujetCoastal and Marine ManagementTravaux en français237 207