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Enregistrement W3188781083 · doi:10.1016/j.marpol.2021.104699

Enhanced monitoring of life in the sea is a critical component of conservation management and sustainable economic growth

2021· article· en· W3188781083 sur OpenAlexfundno aff
Maurice G. Estes, Clarissa R. Anderson, Ward Appeltans, Nicholas J. Bax, Nina Bednaršek, Gabrielle Canonico, Samy Djavidnia, Elva Escobar‐Briones, Peer Fietzek, Marilaure Grégoire, Elliott L. Hazen, Maria T. Kavanaugh, Franck Lejzerowicz, Fabien Lombard, Patricia Miloslavich, Klas Ove Möller, Jacquomo Monk, Enrique Montes, Hassan Moustahfid, Mônica M. C. Muelbert, Frank Müller‐Karger, Lindsey E. Peavey Reeves, Erin V. Satterthwaite, Jörn Schmidt, Ana M. M. Sequeira, Woody Turner, Lauren V. Weatherdon

Notice bibliographique

RevueMarine Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Aeronautics and Space AdministrationXiamen UniversityDalhousie UniversityUniversità degli Studi di TrentoNuclear Safety and Security CommissionConsortium for Ocean LeadershipAustralian GovernmentAutomotive Research CenterSmithsonian InstitutionOld Dominion UniversityNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental resource managementClimate changeSustainable developmentBiodiversityBusinessSustainabilityNatural resource economicsEnvironmental planningEnvironmental scienceOceanographyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine biodiversity is a fundamental characteristic of our planet that depends on and influences climate, water quality, and many ocean state variables. It is also at the core of ecosystem services that can make or break economic development in any region. Our purpose is to highlight the need for marine biological observations to inform science and conservation management and to support the blue economy. We provide ten recommendations, applicable now, to measure and forecast biological Essential Ocean Variables (EOVs) as part of economic monitoring efforts. The UN Decade of Ocean Science for Sustainable Development (2021–2030) provides a timely opportunity to implement these recommendations to benefit humanity and enable the USD 3 trillion global ocean economy expected by 2030.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations55
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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