A flexible framework for species-based regional cumulative effects assessments to support offshore wind energy planning and management
Notice bibliographique
Résumé
Offshore wind energy development (OWED) is pivotal for renewable energy transition and climate resiliency. However, OWED activities may negatively affect wildlife, contributing to cumulative effects (CE) from human activities and natural processes. Cumulative effects assessments (CEAs) are vital for informed planning and management of OWED activities during regional assessment, site selection, and site evaluation phases. To reduce impacts on wildlife, OWEDs should be sited in areas that avoid or minimize CE. We present a flexible, species-based framework to assess CE from OWED activities and other pressures, supporting decision-making in early planning phases. The framework uses a species-based approach, applicable to various wildlife receptors (i.e., species or populations), and adapts to available information on ecology, socioeconomics, and pressures. The analytical strategy uses a CE metric to indicate the presence or magnitude of effects from all pressures on receptors. Spatially explicit optimization methods identify OWED site configurations that minimize a CE metric. The framework accommodates alternative pressure scenarios that include foreseeable future human activities and natural processes and can explore the sensitivity of the results to uncertain parameters. Given sufficient spatial information on receptor density, pressure magnitude, and cause-effect pathways, the spatial optimization algorithm can find solutions that minimize species- or population-level impacts from CE. If this ideal standard cannot be achieved due to information gaps, alternative metrics may be used to inform the immediate decision-making process. This framework offers a practical approach for balancing renewable energy goals with wildlife conservation, even when information is incomplete. • Step-by-step framework for cumulative effects assessment on any wildlife species or population. • Regional approach adaptable to diverse species and pressure data types. • Spatial optimization identifies offshore wind site configurations minimizing impacts. • Accommodates alternative scenarios, exploring sensitivity to uncertain parameters. • Standardized metrics enable consistent and comparable cumulative effects assessments.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».