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Enregistrement W4391223547 · doi:10.1038/s44168-023-00088-9

The new UN high seas marine biodiversity Agreement may also facilitate climate action: a cautiously optimistic view

2024· article· en· W4391223547 sur OpenAlexafffund
Saiful Karim, William W. L. Cheung

Notice bibliographique

Revuenpj Climate Action · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMarine biodiversityBiodiversityAction (physics)AgreementInternational watersOceanographyEnvironmental scienceEnvironmental resource managementGeographyFisheryEcologyBiologyGeologyPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently adopted UN high seas Agreement elaborates an overarching legal framework for the conservation and sustainable use of marine biodiversity of the areas beyond national jurisdiction. A remarkable advancement of this Agreement is a clear recognition of the need to address the impacts of climate change on marine ecosystems and biodiversity. This comment presents a cautiously optimistic view that the new legal instrument may pave the foundation for global and regional climate action for protecting marine biodiversity in a changing climate. Climate action can be integrated into area-based measures for the conservation of marine ecosystems, including the establishment of high seas marine protected areas. The Agreement also created a legal obligation to consider climate change in the process of environmental impact assessment of activities on the high seas. Therefore, this Agreement is a unique addition and reform to the international law of the sea. However, the success of the Agreement will largely depend on the widespread ratification of states and effective implementation at the regional level.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0140,013
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0380,032
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,220 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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