Managing Biodiversity in the Port Sector: Experiences from Three World Ports
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The biodiversity crisis, highlighted for example by the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES), indicates that up to one million species face extinction risks. Biodiversity’s significance is paramount for ecosystem functionality, offering vital services like clean air, water, food, and medicine. Port and coastal areas, often of regional or national importance, benefit from biodiversity. Ecosystems such as wetlands and dune fields around ports maintain water quality, filter pollutants, offer habitats for various species, and act as buffers against industrial pollution. However, port activities can negatively affect regional flora and fauna, disrupting ecological equilibrium. Some port authorities, like Rotterdam, have initiated measures to monitor and conserve regional biodiversity. The increasing responsibility of port authorities to preserve biodiversity necessitates further research to comprehend ports’ impact on biodiversity and devise sustainable management strategies. This paper examines the sufficiency of current port governance models for biodiversity conservation, proposing a framework based on the experiences of Vancouver, Brisbane, and Rotterdam ports. The analysis reveals that biodiversity loss poses significant challenges for ports. Despite best practices, biodiversity conservation faces hurdles like target fragmentation, interaction with climate change policies, financial constraints, expanding port authority responsibilities without appropriate governance tools, and intricate local stakeholder cooperation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».