Analysis of the ocean and marine health performances of 18 countries in the G20 countries: An application using the CEBM-based TOPSIS method
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the critical role of G20 nations in maintaining ocean health, given the significant influence their economic activities have on global maritime ecosystems. Employing the most recent Ocean Health Index (OHI) data (2023) and the CEBM-TOPSIS Multi-Criteria Decision Making (MCDM) method, the research assesses the ocean health performance of 18 countries G20 countries. The CEBM analysis identifies biodiversity, carbon sequestration capacity, fisheries sustainability, water quality, and coastal protection as the most important OHI criteria, respectively. According to the CEBM-TOPSIS method, Russia, Brazil, and France are the top three countries with the highest ocean health performance, while China, India, and South Africa are ranked lowest among the first three countries. Notably, the average performance score indicates that Russia, Brazil, France, the United Kingdom, Australia, Mexico, South Korea, the United States, Germany, Saudi Arabia, and Canada all exceed the average. This suggests a need for improvement among G20 countries with below-average performance to ensure a more substantial contribution to the global economy and interconnected dimensions. Finally, sensitivity, comparison, and simulation analysis validate the CEBM-TOPSIS MCDM method as a reliable tool for evaluating national ocean health performance.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».