Ecosystem Based Management (EBM) in a Rapidly Warming Arctic: Sharing experiences and challenges
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic continues to warm and becomes more accessible with activities expanding into new, and often vulnerable areas. It has therefore never been more important to assess the ecosystem and support a holistic ecosystem-based management to point out solution options for ecological, social and economic sustainability across and beyond National jurisdictions.Strengthening cooperation on Ecosystem Based Management across the marine Arctic is among the main priorities for the Norwegian Chair ship of the Arctic Council 2023-2025 and facilitating the implementation in the 18 Arctic Large Marine Ecosystems is the main goal across working groups, Indigenous knowledge and Observers in the Arctic Council.In 2024, the Norwegian Chair ship of the Arctic Council and the Institute of Marine Research hosted a International Conference on the Ecosystem Approach to Management in the Arctic Large Marine Ecosystems in Tromsø, Norway.The conference spanned across three main components of the EA framework –“Governance/Policy” and “Knowledge/Science” and the “communication links” which includes the goals, advice and value, making the link between “Governance/Policy” and “Knowledge/Science” operative and brought together 246 science, industry, policy and management experts from the Arctic Council states and from Europe and Asia (total 27 countries) as well as three of the six Permanent Participants, including the Saami Council, the Aleut International Association, and the Inuit Circumpolar Council, academics, non-profit organizations, and students to explore implementation of the ecosystem approach in the arctic.The suggestions and solutions from this conference on how to proceed in develop and implement the EBM in the Arctic Large Marine Ecosystems are presented in this talk and includes an iterative ecosystem based and holistic managment around common values.
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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 | 0,017 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».