Peer Review #1 of "Holistic Environmental Approaches and Aichi Biodiversity Targets: accomplishments and perspectives for marine ecosystems (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
In order to help safeguard biodiversity from global changes, the Conference of the Parties developed a Strategic Plan for Biodiversity for the period 2011-2020 that included a list of twenty specific objectives known as the Aichi Biodiversity Targets.With the end of that timeframe in sight, and despite major advancements in biodiversity conservation, evidence suggests that the majority of the Targets are unlikely to be met.This paper is part of a series of perspective pieces from the 4 th World Conference on Marine Biodiversity (May 2018, Montréal, Canada) to identify next steps towards successful biodiversity conservation in marine environments.We specifically reviewed holistic environmental assessment studies (HEA) and their contribution to reaching the Targets.Our analysis was based on multiple environmental approaches which can be considered as holistic, and we discuss how HEA can contribute to the Aichi Biodiversity Targets in the near future.We found that only a few HEA articles considered a specific Biodiversity Target in their research, and that Target 11, which focuses on marine protected areas, was the most commonly cited.We propose five research priorities to enhance HEA for marine biodiversity conservation beyond 2020: (i) expand the use of holistic approaches in environmental assessments, (ii) standardize HEA vocabulary, (iii) enhance data collection, sharing and management, (iv) consider ecosystem spatio-temporal variability and (v) integrate ecosystem services in HEA.The consideration of these priorities will promote the
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,153 | 0,094 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».