Seascape ecology: identifying research priorities for an emerging ocean sustainability science
Notice bibliographique
Résumé
Seascape ecology, the marine-centric counterpart to landscape ecology, is rapidly emerging as an interdisciplinary and spatially explicit ecological science with relevance to marine management, biodiversity conservation, and restoration. While important progress in this field has been made in the past decade, there has been no coherent prioritisation of key research questions to help set the future research agenda for seascape ecology. We used a 2-stage modified Delphi method to solicit applied research questions from academic experts in seascape ecology and then asked respondents to identify priority questions across 9 interrelated research themes using 2 rounds of selection. We also invited senior management/conservation practitioners to prioritise the same research questions. Analyses highlighted congruence and discrepancies in perceived priorities for applied research. Themes related to both ecological concepts and management practice, and those identified as priorities include seascape change, seascape connectivity, spatial and temporal scale, ecosystem-based management, and emerging technologies and metrics. Highest-priority questions (upper tercile) received 50% agreement between respondent groups, and lowest priorities (lower tercile) received 58% agreement. Across all 3 priority tiers, 36 of the 55 questions were within a ±10% band of agreement. We present the most important applied research questions as determined by the proportion of votes received. For each theme, we provide a synthesis of the research challenges and the potential role of seascape ecology. These priority questions and themes serve as a roadmap for advancing applied seascape ecology during, and beyond, the UN Decade of Ocean Science for Sustainable Development (2021-2030).
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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 | 0,150 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».