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Enregistrement W3211253920 · doi:10.3389/fmars.2021.737416

Establishing the Foundation for the Global Observing System for Marine Life

2021· article· en· W3211253920 sur OpenAlexaffabout
Erin V. Satterthwaite, Nicholas J. Bax, Patricia Miloslavich, Lavenia Ratnarajah, Gabrielle Canonico, Daniel C. Dunn, Samantha E. Simmons, Roxanne Carini, Karen Evans, Valérie Allain, Ward Appeltans, Sonia Batten, Lisandro Benedetti‐Cecchi, Anthony T.F. Bernard, R. Sky Bristol, Abigail Benson, Pier Luigi Buttigieg, Leopoldo Cavaleri Gerhardinger, Sanae Chiba, Tammy E. Davies, J. Emmett Duffy, Alfredo Girón‐Nava, Astrid Hsu, Alexandra Kraberg, Raphael M. Kudela, Dan Lear, Enrique Montes, Frank Müller‐Karger, Todd O’Brien, David Obura, Pieter Provoost, Sara Pruckner, Lisa‐Maria Rebelo, Elizabeth R. Selig, Olav Sigurd Kjesbu, Craig J. Starger, Rick D. Stuart‐Smith, Marjo Vierros, John Waller, Lauren V. Weatherdon, T. P. Wellman, Anna Zivian

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensThe Quebec Population Health Research NetworkNorth Pacific Marine Science Organization
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchBureau of Ocean Energy ManagementNational Oceanic and Atmospheric AdministrationIntegrated Ocean Observing SystemConsortium of International Agricultural Research CentersNOMIS StiftungUniversity of TasmaniaUniversità di PisaGordon and Betty Moore FoundationNuclear Safety and Security CommissionColorado State UniversityCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationNational Science FoundationPew Charitable TrustsNational Aeronautics and Space AdministrationSmithsonian Institution
Mots-clésEnvironmental resource managementSustainabilityScope (computer science)BusinessMarine ecosystemEcosystem servicesEcosystemBiodiversityMarine lifeGlobal changeInteroperabilityEnvironmental planningGeographyEnvironmental scienceClimate changeEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maintaining healthy, productive ecosystems in the face of pervasive and accelerating human impacts including climate change requires globally coordinated and sustained observations of marine biodiversity. Global coordination is predicated on an understanding of the scope and capacity of existing monitoring programs, and the extent to which they use standardized, interoperable practices for data management. Global coordination also requires identification of gaps in spatial and ecosystem coverage, and how these gaps correspond to management priorities and information needs. We undertook such an assessment by conducting an audit and gap analysis from global databases and structured surveys of experts. Of 371 survey respondents, 203 active, long-term (>5 years) observing programs systematically sampled marine life. These programs spanned about 7% of the ocean surface area, mostly concentrated in coastal regions of the United States, Canada, Europe, and Australia. Seagrasses, mangroves, hard corals, and macroalgae were sampled in 6% of the entire global coastal zone. Two-thirds of all observing programs offered accessible data, but methods and conditions for access were highly variable. Our assessment indicates that the global observing system is largely uncoordinated which results in a failure to deliver critical information required for informed decision-making such as, status and trends, for the conservation and sustainability of marine ecosystems and provision of ecosystem services. Based on our study, we suggest four key steps that can increase the sustainability, connectivity and spatial coverage of biological Essential Ocean Variables in the global ocean: (1) sustaining existing observing programs and encouraging coordination among these; (2) continuing to strive for data strategies that follow FAIR principles (findable, accessible, interoperable, and reusable); (3) utilizing existing ocean observing platforms and enhancing support to expand observing along coasts of developing countries, in deep ocean basins, and near the poles; and (4) targeting capacity building efforts. Following these suggestions could help create a coordinated marine biodiversity observing system enabling ecological forecasting and better planning for a sustainable use of ocean resources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations41
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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