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Enregistrement W4231526302 · doi:10.7287/peerj.9743v0.1/reviews/3

Peer Review #3 of "The Aichi Biodiversity Targets: achievements for marine conservation and priorities beyond 2020 (v0.1)"

2020· peer-review· en· W4231526302 sur OpenAlexafffund
Hannah Carr, Marina Abas, Loubna Boutahar, Olivia N. Caretti, Wing Yan Chan, Abbie S. A. Chapman, Sarah N. de Mendonça, Abigail Engleman, Filippo Ferrario, Kayelyn R. Simmons, Jana Verdura, Anna Zivian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensUniversité LavalDalhousie University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut Nordique De Recherche En Environnement Et En Santé Au Travail
Mots-clésBiodiversityMarine biodiversityBiodiversity conservationGeographyEnvironmental planningEnvironmental scienceEnvironmental resource managementBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2010 the Conference of the Parties (COP) for the Convention on Biological Diversity revised and updated a Strategic Plan for Biodiversity 2011 -2020, which included the Aichi Biodiversity Targets .Here a group of early career researchers mentored by senior scientists, convened as part of the 4th World Conference on Marine Biodiversity, reflects on the accomplishments and shortfalls under four of the Aichi Targets considered highly relevant to marine conservation: target 6 (sustainable fisheries), 11 (protection measures), 15 (ecosystem restoration and resilience) and 19 (knowledge, science and technology).We conclude that although progress has been made towards the targets, these have not been fully achieved for the marine environment by the 2020 deadline.The progress made, however, lays the foundations for further work beyond 2020 to work towards the 2050 Vision for Biodiversity.We identify key priorities that must be addressed to better enable marine biodiversity conservation efforts moving forward.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2180,198

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,286 · 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
DomaineÉvaluation
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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