Practical implementation of cumulative‐effects management of marine ecosystems in western North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, ecosystem structure and function have been degraded by the cumulative effects (CE) of multiple stressors. To maintain ecosystem resilience, there is an urgent need to better account for CE in management decision‐making at various scales. Current laws and regulations are supported by a multitude of frameworks and strategies that vary in application and terminology use across management agencies and geopolitical boundaries. We synthesized management frameworks that accounted for CE in marine ecosystems at the regional and national levels across western North America (Canada, United States, Mexico) to identify similarities and shared challenges to successful implementation. We examined examples of solutions to the identified challenges (e.g., interagency and cross‐border partnerships to overcome challenges of managing for ecologically relevant spatial scales). Management frameworks in general consisted of 3 phases: scoping and structuring the system; characterizing relationships; and evaluating management options. Challenges in the robust implementation of these phases included lack of interagency coordination, minimal incorporation of diverse perspectives, and data deficiencies. Cases that provided solutions to these challenges encouraged coordination at ecological rather than jurisdictional scales, enhanced involvement of stakeholders and Indigenous groups, and used nontraditional data sources for decision‐making. Broader implementation of these approaches, combined with increased interagency and international coordination and collaboration, should facilitate the rapid advancement of more effective CE assessment and ecosystem management in North America and elsewhere.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».