Editorial: Seafloor Mapping of the Atlantic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Patricio Bernal, the Coordinator of the International Union for Conservation of Nature High Seas Initiative, once wrote: “We know more about the surface of the Moon and about Mars than we do about the deep seafloor, despite the fact that we have yet to extract a gram of food, a breath of oxygen or a drop of water from those bodies” (Snelgrove, 2010). Often referred to as the last frontier on Earth, the deep seafloor is thought to shelter both critical ecosystems and exploitable resources (i.e., minerals, bio-active natural products, and genetic material, in addition to food resources already being harvested by the fishing industry). These resources are said to have enormous potential to contribute to the growth of the blue economy, potential that will be realized only with an increased understanding of deep-sea environments (Glover et al., 2018). However, knowledge of deep-sea environments and the anthropogenic impacts on them lags in comparison to other marine environments. To address this issue, several cooperative international agreements have been signed. For instance, the Galway Statement (signed by the European Union, United States, and Canada) and the Belém Statement (also signed by Brazil and South Africa) were endorsed to launch an All-Atlantic Ocean Research Alliance. This alliance aims to increase our understanding of the Atlantic Ocean and its systems and promote the sustainable management of its resources. In addition, activities and programs associated with the United Nations Decade of Ocean Science for Sustainable Development (2021–2030), such as The Nippon Foundation-GEBCO Seabed 2030 Project, Challenger 150, and the One Ocean Network for Deep Observation, will likely help increase awareness of the importance of seafloor mapping.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».