Towards a global dataset of seagrass occurrences: current progress, knowledge gaps and challenges
Notice bibliographique
Résumé
For a number of years, the United Nations Environment Programme World Conservation Monitoring Centre (UNEP-WCMC) has collaborated with Dr. Frederic Short (SeagrassNet, University of New Hampshire) and other seagrass experts worldwide to compile a global georeferenced dataset of seagrass occurrences. More than 184,000 point and polygon records have been collated to date. The GIS dataset and associated metadata can be downloaded from UNEP-WCMC’s Ocean Data Viewer, thereby providing ready-for-use information on the location of this critical habitat to policy-makers, conservationists, and scientists. This knowledge is necessary to inform better decisions regarding marine conservation (e.g., marine spatial planning) and to ensure the sustainable use of our ocean’s resources (e.g., ecosystem service valuation). This and other similar datasets on the distribution of key marine habitats—e.g., saltmarshes, mangroves, and corals (also curated and distributed by UNEP-WCMC)—have been used in numerous global and regional studies that examine the status of sensitive marine biodiversity and related impacts. Occurrence datasets such as these are also used to inform predictive models aimed at filling spatial gaps in knowledge. Moreover, such a global dataset can support analyses that explore the contribution of seagrass and other ‘blue carbon’ ecosystems (e.g. saltmarsh, mangrove) to carbon sequestration, thereby aiding climate change mitigation. As part of an interactive session, we will: 1. Present current progress towards collating a global dataset of seagrass occurrences, highlighting the achievements of such collaborative endeavours and the relevance of this dataset to global science, conservation, and policy initiatives; and 2. Facilitate a discussion with Mediterranean seagrass experts to develop recommendations for addressing the knowledge gaps and challenges (e.g. licensing issues) that have been identified. In particular, this session will focus on improving our collective knowledge of the spatial distribution of seagrass ecosystems in data-poor regions of the Mediterranean by drawing from local and regional expertise. Given the importance of these ecosystems to sustaining marine biodiversity, regulating carbon, and supporting global fisheries, such contributions towards developing a comprehensive and accurate dataset can help to ensure that scientists, conservationists, policy-makers and other decision-makers have the appropriate information to make better-informed analyses and decisions.
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 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 | 0,015 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».