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Enregistrement W4214739821 · doi:10.3410/f.13996962.15453064

Faculty Opinions recommendation of Ecosystem service tradeoff analysis reveals the value of marine spatial planning for multiple ocean uses.

2012· dataset· en· W4214739821 sur OpenAlexaff
Kai M. A. Chan, Edward J. Gregr

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2012
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarine spatial planningStakeholderEcosystem servicesEnvironmental resource managementSpatial planningBusinessTransparency (behavior)Energy sectorEnvironmental economicsValue (mathematics)Resource (disambiguation)Marine conservationOffshore wind powerWind powerComputer scienceEcosystemEnvironmental planningEconomicsGeographyEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine spatial planning (MSP) is an emerging responsibility of resource managers around the United States and elsewhere. A key proposed advantage of MSP is that it makes tradeoffs in resource use and sector (stakeholder group) values explicit, but doing so requires tools to assess tradeoffs. We extended tradeoff analyses from economics to simultaneously assess multiple ecosystem services and the values they provide to sectors using a robust, quantitative, and transparent framework. We used the framework to assess potential conflicts among offshore wind energy, commercial fishing, and whale-watching sectors in Massachusetts and identify and quantify the value from choosing optimal wind farm designs that minimize conflicts among these sectors. Most notably, we show that using MSP over conventional planning could prevent >$1 million dollars in losses to the incumbent fishery and whale-watching sectors and could generate >$10 billion in extra value to the energy sector. The value of MSP increased with the greater the number of sectors considered and the larger the area under management. Importantly, the framework can be applied even when sectors are not measured in dollars (e.g., conservation). Making tradeoffs explicit improves transparency in decision-making, helps avoid unnecessary conflicts attributable to perceived but weak tradeoffs, and focuses debate on finding the most efficient solutions to mitigate real tradeoffs and maximize sector values. Our analysis demonstrates the utility, feasibility, and value of MSP and provides timely support for the management transitions needed for society to address the challenges of an increasingly crowded ocean environment. PMID: 22392996

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5470,198

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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