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Enregistrement W3198097576 · doi:10.1126/science.abf0861

The MPA Guide: A framework to achieve global goals for the ocean

2021· article· en· W3198097576 sur OpenAlexaff
Kirsten Grorud‐Colvert, Jenna Sullivan‐Stack, Callum M. Roberts, Vanessa Constant, Bárbara Horta e Costa, Elizabeth P. Pike, Naomi Kingston, Dan Laffoley, Enric Sala, Joachim Claudet, Alan M. Friedlander, David Gill, Sarah E. Lester, Jon Day, Emanuel J. Gonçalves, Gabby N. Ahmadia, Matt S. Rand, Angelo Villagomez, Natalie C. Ban, Georgina G. Gurney, Ana K. Spalding, Nathan Bennett, Johnny Briggs, Lance Morgan, Russell Moffitt, Marine Deguignet, Ellen K. Pikitch, Emily S. Darling, Sabine Jessen, Sarah O. Hameed, Giuseppe Di Carlo, Paolo Guidetti, Jean M. Harris, Jorge Torre, Zafer Kızılkaya, Tundi Agardy, Philippe Cury, Nirmal Shah, Karen Sack, Ling Cao, Miriam Fernández, Jane Lubchenco

Notice bibliographique

RevueScience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensCanadian Parks and Wilderness SocietyUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesPrince Albert II of Monaco FoundationCentre National de la Recherche ScientifiqueFundação para a Ciência e a TecnologiaCentro de Ciências do MarBiodiversa+Oregon State UniversityNational Geographic Society
Mots-clésMarine protected areaConfusionEnvironmental resource managementBusinessBiodiversityMarine conservationProcess managementMarine biodiversityEnvironmental planningKey (lock)Biodiversity conservationComputer scienceEnvironmental scienceEcologyPsychologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine Protected Areas (MPAs) are conservation tools intended to protect biodiversity, promote healthy and resilient marine ecosystems, and provide societal benefits. Despite codification of MPAs in international agreements, MPA effectiveness is currently undermined by confusion about the many MPA types and consequent wildly differing outcomes. We present a clarifying science-driven framework—The MPA Guide—to aid design and evaluation. The guide categorizes MPAs by stage of establishment and level of protection, specifies the resulting direct and indirect outcomes for biodiversity and human well-being, and describes the key conditions necessary for positive outcomes. Use of this MPA Guide by scientists, managers, policy-makers, and communities can improve effective design, implementation, assessment, and tracking of existing and future MPAs to achieve conservation goals by using scientifically grounded practices.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0070,011
Intégrité de la recherche0,0120,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,010

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations522
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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