Safeguarding marine life: conservation of biodiversity and ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Marine ecosystems and their associated biodiversity sustain life on Earth and hold intrinsic value. Critical marine ecosystem services include maintenance of global oxygen and carbon cycles, production of food and energy, and sustenance of human wellbeing. However marine ecosystems are swiftly being degraded due to the unsustainable use of marine environments and a rapidly changing climate. The fundamental challenge for the future is therefore to safeguard marine ecosystem biodiversity, function, and adaptive capacity whilst continuing to provide vital resources for the global population. Here, we use foresighting/hindcasting to consider two plausible futures towards 2030: a business-as-usual trajectory (i.e. continuation of current trends), and a more sustainable but technically achievable future in line with the UN Sustainable Development Goals. We identify key drivers that differentiate these alternative futures and use these to develop an action pathway towards the desirable, more sustainable future. Key to achieving the more sustainable future will be establishing integrative (i.e. across jurisdictions and sectors), adaptive management that supports equitable and sustainable stewardship of marine environments. Conserving marine ecosystems will require recalibrating our social, financial, and industrial relationships with the marine environment. While a sustainable future requires long-term planning and commitment beyond 2030, immediate action is needed to avoid tipping points and avert trajectories of ecosystem decline. By acting now to optimise management and protection of marine ecosystems, building upon existing technologies, and conserving the remaining biodiversity, we can create the best opportunity for a sustainable future in 2030 and beyond.
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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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».