Reflections on How to Reach the “30 by 30” Target: Identification of and Suggestions on Global Priority Marine Areas for Protection
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».