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Enregistrement W4415721068 · doi:10.3389/fmars.2025.1666150

Beyond the plains: deep-sea mining of polymetallic nodules on and around seamounts

2025· article· en· W4415721068 sur OpenAlexafffund
Cherisse Du Preez, Heidi Gartner, Sheryl Murdock, Verena Tunnicliffe

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensUniversity of VictoriaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaGovernment of Canada
Mots-clésAbyssal plainSeamountNodule (geology)Abyssal zoneVolcanoBathymetric chartDocumentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep-sea mining management, scientific research, and public discourse have largely focused on polymetallic nodule extraction from abyssal plains. However, there is growing commercial interest in nodules on and around seamounts, with exploration and testing underway in the Pacific Ocean. Increasing documentation of nodules-seamount habitats and co-occurrence with cobalt-rich ferromanganese crusts refutes the misconception that nodules occur only in abyssal plains. This also challenges the conventional management framework that separates these mineral resources into distinctly different habitats. Nodule exploitation is poised to begin soon in both environments, but under the rubric developed for abyssal plains alone. Existing and developing guidance based on the simplified resource-habitat framework is likely inadequate in addressing where nodule fields are associated with seamounts. Seamounts are ecologically significant and vulnerable features, often linked to islands as part of volcanic chains, and embedded in dynamic oceanographic systems that can amplify mining impacts. Sustainable management will require an integrated and adaptive approach, including critical reassessment of Regional Environmental Management Plans in international waters and complementary frameworks in national waters, as nodule mining moves beyond abyssal plains and onto seamounts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,193 · 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'admission2
Résumé présentoui

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