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Enregistrement W4401577592 · doi:10.3390/w16162293

Reflections on How to Reach the “30 by 30” Target: Identification of and Suggestions on Global Priority Marine Areas for Protection

2024· article· en· W4401577592 sur OpenAlexaboutno aff
Chang Zhao, Yuejing Ge, Miaozhuang Zheng

Notice bibliographique

RevueWater · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésIdentification (biology)Environmental scienceEnvironmental resource managementMarine protected areaEnvironmental planningBusinessEnvironmental protectionOceanographyGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The establishment of marine protected areas (MPAs) is an important method to ensure marine protection. To protect and conserve global marine biodiversity, with the adoption of the “Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework” during the 15th meeting of the Conference of the Parties of Convention on Biodiversity (CBD) in December 2022, the establishment of an effectively managed MPA network by 2030 and the protection of 30% of the world’s oceans will be common goals for all countries party to the CBD over the next decade. Based on the distribution of over 150 types of marine species, habitats, ecosystems, and abiotic elements, ArcGIS10.5 and Zonation are used in this study to calculate the marine protection priority levels of coastal, nearshore, open ocean, and deep ocean trench areas, and a plan to reach the “30 by 30” targets is proposed. The suggestions for scientifically identifying and managing MPAs are as follows: first, improve MPA planning and establish a well-connected MPA network in national jurisdictions, then conduct scientific marine investigations to obtain background data on MPA establishment and delimitation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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