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Enregistrement W4312716743 · doi:10.51756/marlife.1113070

The Smart Sea concept and its application for ocean management in a changing climate

2022· article· en· W4312716743 sur OpenAlexaff
Saleem Mustafa, Rossita Shapawi, John C. Hill, Anabela Marisa Azul, Sitti Raehanah Muhamad Shaleh, Abentin Estim, Zarinah Waheed, Cheng-Ann Chen, Ejria Saleh, Md. Azharul HOQUE, German Bueno

Notice bibliographique

RevueMarine and Life Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensPublic Works and Government Services Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlueprintProsperitySustainabilityEnvironmental resource managementOcean acidificationEarth system scienceSustainable developmentGlobal warmingClimate changeEnvironmental planningBusinessComputer scienceEnvironmental scienceEngineeringPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global environmental change is a defining issue of our time. The ocean is a key component of the Earth system, and yet, in-depth understanding of its roles in sustaining life has not received the attention which it deserves. Humanity must develop a new relationship with the ocean characterized by protection, sustainable production, and prosperity. Society has too much to gain by implementing sustainability solutions and too much to lose by ignoring them. Our actions or inaction now will have far-reaching implications for future of all life on Earth. Ocean blueprint that calls for enforcing 30% Marine Protected Areas by 2030 requires real transformative action. This paper contains new ideas for combining the efforts of natural and social scientists, and traditional users of sea, and explores the potential of modern technologies to assist in this campaign. ‘Smart Sea’ concept introduced in this paper envisages synergies among the problem-solving approaches including digital tools, and eco-engineering and eco-mimicry solution options. Knowledge gaps have been highlighted and relevance of new knowledge systems emphasized together with enabling conditions to address the uncertainties associated with the ocean ecosystem. The ocean has a central position in actions towards preventing global warming of 1.5oC but measures to achieve it should consider that the ocean carbon sink is dynamic and is adversely affected when excessive carbon dioxide produces acidification. The selected measures are likely to have trade-offs, requiring analysis of multiple dimensions, for ensuring sustainable outcomes. The prevailing ocean health and urgency to mitigate it calls for combining global and local solutions, technologies and actions driven by safe and innovative solutions, and wherever possible, based on proof-of-concept. Deviating from the on-going incremental data collection systems to new forms of data-sharing using modern technological tools will contribute to addressing the glaring vacuum in knowledge of the ocean and facilitating a concerted global action for maintaining its ecosystem services. An attempt has been made in this paper to consolidate different opinions and experiences in moving from generalities to specifics for sustainable solutions that support economies, food security and the society.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2022
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