Marine ecosystem restoration in a changing ocean
Notice bibliographique
Résumé
Multiple human impacts on natural ecosystems cause ongoing widespread habitat loss, with consequent decline of biodiversity and ecosystem services. Seas and oceans, the largest biomes of the biosphere, show increasing numbers of degraded habitats. Ecological restoration offers a major tool to reverse this trend and recover biodiversity, along with human health and well‐being. The United Nations Decade on Ecosystem Restoration promotes global‐scale restoration of degraded habitats and we can exploit lessons learned from terrestrial restoration projects to improve and accelerate marine ecosystem restoration science, practice, and policy. Nonetheless, major differences in land and sea limit direct transfer of terrestrial approaches. Limited ecosystem baselines, greater stochasticity and connectivity, longer timescales needed for effective restoration, associated high costs and advanced technologies required to access and intervene in marine environments (especially in the deep sea), and difficulty in scaling up restoration efforts all hinder the effectiveness and expansion of marine ecosystem restoration. Pilot actions in European waters over ca 5 years in the EU‐funded MERCES consortium (Marine Ecosystem Restoration in Changing European Seas) have identified and developed new, promising tools and strategies to catalyze restoration actions, including engagement of funding organizations, governmental bodies, scientists, and citizens. We are now better positioned to implement restoration actions on a wide range of protected, vulnerable, and critical marine habitats, including seagrass meadows, algal forests, shallow rocky shore, and even some deep‐sea habitats. Outcomes from the MERCES project support future restoration initiatives by demonstrating restoration potential in the marine environment.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».