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Enregistrement W4403966310 · doi:10.1016/j.jenvman.2024.123105

Stability and reliability of regional cumulative impact mapping: A Canadian Pacific case study

2024· article· en· W4403966310 sur OpenAlexaffabout
Selina Agbayani, Jocelyn C. Nelson, Craig Schweitzer, Tanvi Vaidyanathan, Cathryn Clarke Murray

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCumulative effectsEnvironmental scienceImpact assessmentMarine spatial planningFishingMarine protected areaClimate changeReliability (semiconductor)Environmental resource managementPopulationCumulative distribution functionGeographyHabitatFisheryStatisticsOceanographyEcologyMathematicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cumulative impact mapping is a commonly applied spatial representation of the impacts of human activities on the ocean. This spatial model has been applied at varying scales around the world, in part due to its ability to visually communicate complicated information in a simple way. The application of the model to decision-making processes requires an understanding of the reliability and stability of its outputs. This paper represents both an updated regional application in Pacific Canada and an evaluation of the tool over two iterations, 2015 and 2023. The regional application utilised higher model resolution and new and improved data inputs including 38 habitats and 46 activities across five sectors. High impact hotspots were found around major population centres and ports, as well as in fishing and shipping areas along the continental shelf. Commercial fishing, shipping, and climate change (sea surface temperature change) remained the major drivers of cumulative impacts in the region, and cumulative impacts per unit area continued to be highest in kelp and seagrass. Results suggest evidence of decreased impacts where improved protection for sponge reefs were implemented but show an overall increase in cumulative impacts for the region. Results showed consistency and reliability in the location of cumulative impact hotspots. Refinements in data quality and resolution of spatial data inputs contributed towards increasing the spatial precision of hot spot areas identified. Confidence in the cumulative impact mapping outputs and applications for marine spatial planning, marine protected area designation and management, research, and decision support are discussed.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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