Marine protected area and climate change: A mapping review
Notice bibliographique
Résumé
This comprehensive scientometric analysis, utilizing CiteSpace and data from the Web of Science Core Collection, examines the trajectory of research on Marine Protected Areas (MPAs) in the context of climate change. Analysing 2782 articles and 117,904 cited references, the study observes a significant surge in publications between 2019 and 2023, with Australia, England and Canada as leading contributors. Our findings reveal key conceptual pillars such as ‘marine protected areas’, ‘climate change’, ‘conservation’, ‘management’, and ‘biodiversity’. The research domain is characterized by 10 major co-citation clusters, with a notable focus on “coral reefs”, “temperature-driven coral decline”, and “large MPAs”. The increasing citation frequency during 2020–2023, particularly in clusters related to coral reefs and regional studies, signals a heightened global awareness of MPAs' role in mitigating climate change impacts. This review provides essential insights, informing future directions for both academic research and policymaking in marine conservation amid ongoing climatic changes. • Shifts in MPA research focus from 2006 to 2019. • Integration of MPAs with climate change studies. • Impact of global insights on local MPA strategies. • Importance of interdisciplinary approaches in MPA research.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».