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Enregistrement W4378233840 · doi:10.1007/978-3-031-16277-0_14

Integrated Ocean Management

2023· book-chapter· en· W4378233840 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Council for the Exploration of the SeaUnited Nations Development ProgrammeNorth Pacific Marine Science OrganizationWorld Resources InstituteGlobal Environment Facility
Mots-clésProsperityUnited Nations Convention on the Law of the SeaNatural resource economicsSustainable developmentClimate changeEnvironmental resource managementBusinessGeographyOceanographyEnvironmental planningConventionEnvironmental sciencePolitical scienceEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the unprecedented growth in economic activities relating to the ocean economy, the need for a sustainable concept where socioeconomic development can occur without environmental degradation is widely recognised. This is manifested at the global level by the 1982 United Nations Convention on the Law of the Sea (UNCLOS), which provides the basic global framework for ocean governance (United Nations 1982). Since then, the ocean economy has continued to grow alongside our need for food, energy, transportation and recreation from the ocean. Existing ocean industries expand while new ones appear. At the same time, new challenges are emerging as a result of climate change, loss of biodiversity, pollution and extractive activities. Our ocean is now facing these pressures at unprecedented rates and magnitudes. The mismatch between the drive for short- term economic gain versus long-term prosperity and a healthy, resilient ocean is increasingly apparent. As a result, we see a pressing need for holistic, knowledge- based and ecosystem-based approaches to ocean management. Integrated ocean management (IOM) is such an approach.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,011

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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