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Enregistrement W4408824881 · doi:10.5194/oos2025-961

Operationalising Ecologically or Biologically Significant Marine Area Criteria for Ecosystem-Based Conservation and Management: The Bay of Biscay Case

2025· preprint· en· W4408824881 sur OpenAlexaff
Olga Lukyanova, Sarai Pouso, Isabel García‐Barón, Ángel Borja, María Bas, Roland Cormier, Stelios Katsanevakis, Stefan Neuenfeldt, Vanessa Stelzenmüller, Ibon Galparsoro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayEcosystemEnvironmental scienceMarine ecosystemEnvironmental resource managementGeographyOceanographyEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Achieving global and regional policy goals to protect 30% of marine areas by 2030 requires an integrated strategy that incorporates the full complexity of ecosystem processes and functions. This study (i) introduces a framework for enhancing ecosystem-based conservation and management by utilising the Ecologically or Biologically Significant Marine Area (EBSA) criteria established under the Convention on Biological Diversity (CBD), and (ii) demonstrates its application in the Bay of Biscay (Northeast Atlantic), explicitly accounting for benthic and pelagic aspects of the ocean environment.The framework provides a structured workflow for identifying the areas of high ecological significance within an analysed region, moving beyond single-species or habitat protection to incorporate ecosystem-level processes and stressors, including those driven by climate change. It guides key stages of EBSA criteria operationalisation, including area delineation, identification of target ecological features, data collection, evaluation of data quality and coverage, and spatial analysis and interpretation. This approach allows relative ecological significance to be assessed at a spatial resolution suitable for informing regional or national decision-making. An embedded method for evaluating data quality and spatial coverage further enables spatially explicit assessments of uncertainty and data gaps.The framework was tested in the Bay of Biscay, a transboundary region characterised by high productivity and structurally complex seafloor sustaining a rich diversity of marine life. Using a systematic conservation prioritization approach that integrates both benthic and pelagic realms and accounts for climate-driven changes, we demonstrate how diverse datasets can be aligned with EBSA criteria to evaluate ecological significance. This assessment offers valuable insights into key ecological processes and forms a foundation for ecosystem-based management, supporting the identification of priority areas for conservation while also informing broader marine spatial planning, such as guiding regulations of fisheries and other human activities.The showcased framework can be adapted in other regions, whether data-rich or data-poor, enhancing broader ecosystem-based conservation and spatial management efforts while ensuring transparency and reproducibility.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,237 · 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
Résumé présentoui

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