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Enregistrement W4410588337 · doi:10.1038/s44183-025-00129-2

The opportunity for climate action through climate-smart Marine Spatial Planning

2025· review· en· W4410588337 sur OpenAlexaff
Ana M. Queirós, Talya ten Brink, María Bas, Christopher J. Sweeting, Sean McGuinness, Elizabeth Talbot, Patrick Berg Sørdahl, Christian Lønborg, Shayna R Deecker-Simon, Michael Elliott, Rafael Sardá, Jose A Fernades-Salvador, Christina Pretty, Riku Varjopuro, Elina Virtanen, Elena Gissi, Katherine L. Yates, Andrea Morf, Catarina Frazão Santos, Inne Withouck, Matthew Frost, Marta Coll, Kira Gee, Caitríona Nic Aonghusa

Notice bibliographique

Revuenpj Ocean Sustainability · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE European Research CouncilNatural Environment Research CouncilHORIZON EUROPE Framework ProgrammeUK Research and InnovationHorizon 2020 Framework ProgrammeAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaGeneralitat de CatalunyaHavs- och Vattenmyndigheten
Mots-clésMarine spatial planningAction (physics)Climate changeEnvironmental resource managementSpatial planningEnvironmental planningEnvironmental scienceGeographyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite global climate-driven change in marine ecosystems and associated economic sectors, climate-smart Marine Spatial Planning (CSMSP) implementation remains limited. This joint perspective from across the climate research and Marine Spatial Planning policy interface discusses reasons for CSMSP's slow pace (blockers) and shares operational examples about how CSMSP is working around the world (enablers). Learning from national CSMSP contexts can help deliver needed and faster international collaboration on climate action.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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