Assessment of scientific gaps related to the effective environmental management of deep-seabed mining
Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive understanding of the deep-sea environment and mining’s likely impacts is necessary to assess whether and under what conditions deep-seabed mining operations comply with the International Seabed Authority’s obligations to prevent ‘serious harm’ and ensure the ‘effective protection of the marine environment from harmful effects’ in accordance with the United Nations Convention on the Law of the Sea. A synthesis of the peer-reviewed literature and consultations with deep-seabed mining stakeholders revealed that, despite an increase in deep-sea research, there are few categories of publicly available scientific knowledge comprehensive enough to enable evidence-based decision-making regarding environmental management, including whether to proceed with mining in regions where exploration contracts have been granted by the International Seabed Authority. Further information on deep-sea environmental baselines and mining impacts is critical for this emerging industry. Closing the scientific gaps related to deep-seabed mining is a monumental task that is essential to fulfilling the overarching obligation to prevent serious harm and ensure effective protection, and will require clear direction, substantial resources, and robust coordination and collaboration. Based on the information gathered, we propose a potential high-level road map of activities that could stimulate a much-needed discussion on the steps that should be taken to close key scientific gaps before any exploitation is considered. These steps include the definition of environmental goals and objectives, the establishment of an international research agenda to generate new deep-sea environmental, biological, and ecological information, and the synthesis of data that already exist.
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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 | 0,166 | 0,250 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,014 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».