‘Horses for courses’ – an interrogation of tools for marine ecosystem-based management
Notice bibliographique
Résumé
Marine Ecosystem-Based Management (EBM) approaches are a well-established and fundamental component of international agreements and treaties, regional seas conventions, assessment strategies, European Directives and national and regional instruments. However, there is the need to interrogate and clarify the implementation of EBM approaches under current marine management. Although particular focus here is within the European Union Marine Strategy Framework Directive (MSFD), all lessons learned are applicable to marine assessments and management in seas worldwide given that all marine management instruments aim to ensure sustainability in marine ecosystems and human uses. Notably, the MSFD aims to ensure that Good Environmental Status (GES) will be achieved thereby enabling the sustainability of coastal and marine ecosystems to deliver ecosystem services and societal goods and benefits while at the same time being adaptive to rapid climate and environmental changes. As a clear understanding of EBM and the tools available to achieve it is needed for practitioners, regulators and their advisors, the analysis here firstly presents the current understanding of EBM (including its origin and application) and the wider 26 principles on which it is based. Secondly, we identify the key elements that are addressed by those principles (18 key EBM elements). Thirdly, we identify the types of tools available for use in the EBM context (19 tool groups). Fourthly we analyze the suitability of tool types to deliver the key EBM elements using an expert judgement approach. Finally, we conclude with the lessons learned from the use of those tools and briefly indicate how they could be combined to help achieve EBM in the most effective way. It is emphasized that no single tool is likely to satisfy all aspects of EBM and therefore employing a complementary suite of tools as part of a toolbox is recommended.
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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 | 0,133 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,038 |
| Communication savante | 0,031 | 0,045 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| 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 ».