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Enregistrement W4408823226 · doi:10.5194/oos2025-1270

COASTS: A Digital Twin for Coastal Resilience and Blue Carbon Ecosystems

2025· preprint· en· W4408823226 sur OpenAlexaff
Rainer Ressl, Mona Reithmeier, Knut Hartmann, Thomas Heege, Pooja Mahapatra, Delphine Lobelle, Philipp Schubert, Nashwan Matheen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensInternational Submarine Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)EcosystemEnvironmental scienceBlue carbonOceanographyCarbon fibersCoastal ecosystemPsychological resilienceEnvironmental resource managementFisheryGeographyEcologyGeologyComputer scienceBiologyMaterials sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coastal zones around the world are vital for our environment, economy, and communities, highlighting the urgent need to use innovative technologies to address significant environmental challenges. Digital twins, a leading technology in environmental modeling and simulation, offer great potential for improving our understanding and management of these crucial areas, especially blue carbon ecosystems, by using advanced hydrodynamic and morphodynamic modeling.Coastal areas, which embody a diverse range of ecosystems such as mangroves, seagrasses, and salt marshes, generally referred to as blue carbon ecosystems, provide a wealth of ecosystem services and support rich biodiversity. These ecosystems are just as important for the environment as they are for the economy, supporting essential industries and providing livelihoods globally. However, climate change and harmful human activities pose serious risks to coastal zones, making it crucial to develop informed management strategies.Blue carbon habitats are vital to carbon sequestration efforts, playing a critical role in climate regulation. Despite this, they face increasing threats from sea-level rise, pollution, overfishing, and habitat destruction, with alarming loss rates observed in mangroves and seagrasses, which results in the release of stored carbon and degradation of key ecosystem services.To address these challenges, the COASTS (Coastal Observation Advances leveraging Space Technology Services) international initiative, proposes an innovative solution, integrating advanced Earth Observation data with state-of-the-art modeling and monitoring techniques. This integrated approach enables the creation of comprehensive digital twins, simulating coastal processes and blue carbon ecosystem dynamics. By leveraging the capabilities of the Copernicus Marine Service, the initiative combines advanced technological resources with actionable environmental insights.The COASTS project aims to develop a digital twin for coastal ecosystem resilience and blue carbon optimization, enabling stakeholders to develop effective management strategies specifically designed for these habitats. This effort will evaluate both the erosion protection abilities of coastal ecosystems and their ecosystem services, such as carbon sequestration ability. Through the integration of high-resolution EO data, the project will map spatial-temporal dynamics within coastal zones, establishing critical baseline information for conservation and restoration efforts.The project's pilot sites in Germany, Jersey, and the Maldives will provide testbeds for the system, facilitating its eventual application and scalability to other regions. The collaboration with stakeholders enriches the project's collaborative foundation, ensuring it meets the needs and acceptance of end users.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,010
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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