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Enregistrement W4408823466 · doi:10.5194/oos2025-1240

Advancing Ecosystem-Based Practices in Transboundary Contexts: Systematic Comparative Analysis of European MSP Plans 

2025· preprint· en· W4408823466 sur OpenAlexaboutno aff
Sara Sottoriva, Stefano Menegon, Alessandro Mulazzani, Alessandro Sarretta, Andrej Abramic, José Luis Santiago, Deborah Shinoda, Joni Kaitaranta, Daniele Brigolin, Marta Ballesteros

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemEnvironmental resource managementEcosystem approachEnvironmental planningGeographyRegional scienceEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable and equitable management practices are critical to achieve protection and restoration of marine and coastal ecosystems. This urgency is reflected in the ambitious targets set for 2030 by the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) and Sustainable Development Goals (SDGs). Maritime Spatial Planning (MSP) is a central tool in integrating economic, social, and environmental priorities in marine environments. However, its effectiveness relies on cooperation and harmonization across national boundaries ensuring cohesive management of transboundary marine ecosystems. The aim of this study is to assess the coherence of ecosystem-based approaches at the European (EU) and cross-border levels, evaluating the extent to which these strategies are integrated across regions. This analysis seeks to identify gaps and propose solutions to enhance alignment and effectiveness in marine management in EU countries. This research adopts an evidence-based approach to systematically analyze EU MSP plans provided by the European Marine Observation and Data Network (EMODnet) portal, leveraging on their harmonized data scheme. By designing and applying a specific methodology, we compare sea use classifications and spatial patterns within MSP plans from various EU Member States. This includes the reconstruction of geospatial topological relationships, both at the national level and, more specifically, in border areas. The methodology integrates visual solutions to effectively explore and communicate multi-use patterns (e.g., with UpSet plots), and comparative analysis at the sea basin level or within specific case studies. Complementing this analysis, interviews with MSP experts provide qualitative insights into factors that enabled transboundary coherence of these plans, as well as criticalities, with a particular focus on ecosystem-based perspectives and environmental protection. The approach conceptualization and reusable tool is developed within the EU funded ReMAP project. The findings provide an initial understanding of how diverse policy contexts and planning methodologies impact the transboundary harmonization process. By emphasizing the importance of partnerships and cross-border cooperation, as highlighted in SDG 17, the analysis reveals both common practices that promote effective transboundary collaboration and critical discrepancies that may hinder the achievement of an integrated MSP framework and marine governance. These insights can guide MSP planners and policymakers towards more effective strategies for achieving ecosystem-based solutions, sustainable blue economy and safeguarding marine ecosystems through enhanced collaboration.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
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