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Enregistrement W4206994829 · doi:10.31230/osf.io/w6qsn

Securing Minimum Protection Standards for Canada’s Marine Protected Areas

2018· preprint· en· W4206994829 sur OpenAlexaffabout
Maryann S. Watson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésMarine protected areaMarine biodiversityMarine conservationLegislationGovernment (linguistics)Environmental planningBusinessEnvironmental resource managementBiodiversityEnvironmental protectionGeographyEnvironmental sciencePolitical scienceEcologyLawHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2015, the Government of Canada committed to protecting 5% of marine and coastal areas by 2017, and 10% by 2020. While admirable progress towards this target has been made, less attention has been given to improving the quality of protection afforded to marine areas. Extensive scientific study supports that several factors are critical to the success of Marine Protected Areas (MPAs) for marine biodiversity conservation and management objectives, including no-take areas and prohibitions on extractive and industrial activities. However, the majority of Canada’s MPAs allow extractive uses within their boundaries. As Canada works toward international and national commitments to marine protection targets, it is critical to consider the degree of protection afforded by the legal designations used to create these areas. This paper reviews the current inconsistent standards of protection across marine protected areas (MPAs) designated under the Oceans Act, Canada’s flagship legislation for marine protection. Recommended amendments to the law include standards of protection that would exclude all extractive industrial activities from MPAs in order to better guide the designation and decision-making processes for marine protection.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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