Marine Prosperity Areas: a framework for aligning ecological restoration and human well-being using area-based protections
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,011 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,025 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».