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Enregistrement W4283311588 · doi:10.3389/fmars.2022.912031

A Contrast of Criteria for Special Places Important for Biodiversity Outcomes

2022· article· en· W4283311588 sur OpenAlexaff
Jake Rice, Kim Friedman, Serge M. Garcia, Hugh Govan, Amber Himes‐Cornell

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvention on Biological DiversityBiodiversityGeographyIUCN Red ListEnvironmental resource managementMarine protected areaMarine biodiversityCorporate governanceEnvironmental planningMarine ecosystemEcosystemEcologyBusinessEnvironmental scienceBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper contrasts seven spatial biodiversity conservation area designations by six different bodies: Other Effective Area-Based Conservation Measures (OECMs), and the Ecologically and Biologically Significant Areas (EBSAs) of the Convention on Biological Diversity (CBD); the Vulnerable Marine Ecosystems (VMEs) of the Food And Agriculture Organization (FAO); the Key Biodiversity Areas (KBAs) under criteria developed by the IUCN; the Areas of Particular Environmental Interest (APEIs) of the International Seabed Authority (ISA); the Particularly Sensitive Sea Areas (PSSAs) of the International Maritime Organization (IMO); and the Locally Managed Marine Areas (LMMAs) used by small island States in the Pacific Ocean; on five themes: biological and ecological features, functions served by areas receiving these labels, governance, threats and pressures, and other considerations. The seven different labels for such areas were generally similar in the biologically and ecological criteria to be met, and the functions typically served by these areas. Differences among the labels increased when considering governance, threat and pressures, and other considerations. Implications of these similarities and differences for policy development and outcomes are discussed. Performance reviews of the various labels under these themes could provide insight into both the effectiveness of the provisions in the Agreements and Decisions and how evidence is acquired and used to inform their application, allowing improvements to each approach to learn from experiences with other labels.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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