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Enregistrement W4407187038 · doi:10.3389/fmars.2024.1491483

Marine Prosperity Areas: a framework for aligning ecological restoration and human well-being using area-based protections

2025· article· en· W4407187038 sur OpenAlexaboutno aff
Octavio Aburto‐Oropeza, Valentina Platzgummer, Erica M. Ferrer, Catalina López‐Sagástegui, Rocío de Guadalupe Abud Mirabent, Fabio Favoretto, Alfredo Girón‐Nava, I Camacho, Marisol Plascencia de La Cruz, Alejandro Robles

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San DiegoUniversity of California, Santa Cruz
Mots-clésProsperityEnvironmental resource managementEcosystem servicesBiodiversityTimelineMarine protected areaEcosystemMarine conservationGoods and servicesBusinessEnvironmental planningGeographyEcologyEnvironmental scienceEconomicsEconomic growthBiologyEconomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanisms for marine ecological protection and recovery, including area-based conservation tools like ‘Marine Protected Areas’ (MPAs) are necessary tools to reach the Aichi Target or the forthcoming 30x30 target set by the Kunming-Montreal Biodiversity Framework. However, full ecosystem recovery takes years to manifest and the idea that MPA protection alone will foster human well-being is frequently contradicted by socio-economic evidence. Therefore, a new framework for marine area-based conservation and ecosystem restoration that reconciles the discrepancies between ecological recovery and socio-economic growth timelines is needed to effectively meet global biodiversity conservation targets. We introduce the concept of ‘Marine Prosperity Areas,’ (MPpA) an area-based conservation tool that prioritizes human prosperity as opposed to passively relying on ecosystem recovery to catalyze social change and economic growth. This concept leverages a suite of tried-and-true community-based intervention and investment strategies to strengthen and expand access to environmental science, social goods and services, and the financial perks of the blue economy. This data-driven framework may be of interest to stakeholders who support traditional area-based conservation models, but also to those who have been historically opposed to MPAs or have been excluded from past conservation processes.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,004
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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