Urban seas as hotspots of stress in the Anthropocene ocean: The Salish Sea example
Notice bibliographique
Résumé
Coastal seas and estuaries are among the most productive ecosystems on Earth and have long attracted human activity. Yet, urbanization pressures are intense and are compounded by accelerating climate stresses. Urban seas are now hotspots of stress in the Anthropocene ocean. The Salish Sea stands out as one of a few highly functioning urban seas in the world, boasting ecological riches and thriving coastal communities and industries, including tourism. For over 10,000 years the region has supported Indigenous peoples; now it is home to a growing population of almost nine million people, concentrated in and near the major cities of Seattle, Washington, and Vancouver, British Columbia. Increasing urbanization combined with intensifying climate stress is degrading the Salish Sea and acutely affecting communities already experiencing marginalization. Current environmental impacts include acidifying waters, hypoxia, and intense heat waves, all of which have had measurable impacts within the ecosystem. A recent synthesis of this system identified key domains for solutions, which we generalize here for invoking positive change in global urban seas: 1) innovation in data collection, curation, and integration using a systems approach in science and management; 2) sharing place-based knowledge to sustain community-based action; and 3) aligning science and policy with ecosystem boundaries. The differing governance and socio-political settings across two countries and numerous Indigenous nations creates a complex challenge in ecosystem management. Developing actionable solutions for people and the biota of the Salish Sea can create a global example of a sustainably managed urban sea with transferable insights to other urban seas in need of revitalization around the world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».