The "why and how" of marine functional connectivity for sustainable development
Notice bibliographique
Résumé
Marine Functional Connectivity (MFC) is a dynamic ecosystem process encompassing all the flows (of individuals, genes, matter and energy) driven by changes in the distribution and movement of marine organisms at sea and across the land-sea-air interface. Continuing advances in MFC understanding enhance our ability to evaluate the status, trends, and variability in marine species abundance, the drivers of change, and the role of marine species movement in the functioning of the biosphere. Ultimately, good knowledge of MFC is fundamental to advance models and forecasts of species and ecosystem distributions and resilience, and to develop scenarios that are possible outcomes of policy decisions. This talk explores how MFC knowledge can best improve the design of effective strategies for the sustainable and equitable use of marine ecosystems and resources. It summarizes practical transdisciplinary findings from several expert groups, convened in 2024 by the European COST Action/UN-Ocean Decade project SEA-UNICORN, the O-CONNECT working group of the French OMER GDR, and the UN-Ocean Decade Programme Marine Life 2030 to initiate the co-design of “the connectivity science and decision-making tools we need for the ocean we want”. Bringing together over 80 scientists, policymakers, and stakeholders from 22 countries, this initiative led to the production of key recommendations on how best to advance MFC data production and use to enhance: (1) Marine Protected Area design and management; (2) fisheries management; (3) blue economy development; (4) integrated management at the land-sea interface; (5) coastal and marine restoration; and (6) deep seas and high seas exploration and management.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».