Assessment tools are needed to support marine ecosystem-based management, but how to get them used practically?
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem-based management (EBM) is essential to maintain healthy, productive and resilient marine ecosystems while sustainably providing ecosystem services leading to the goods and benefits humans want and need. Ecosystem status assessment is essential to the EBM process and there are many and varied methods (or tools) to undertake that assessment in support of EBM. This paper analyses these tools against the characteristics that make them most suited for practical implementation. A total of 34 tools were identified, including 18 generic and 16 specific tools. Information on the characteristics of the available tools was obtained via a structured online survey that was completed by 45 experts. The survey focused on: (i) the purpose and context of the use of a tool (e.g., the EBM elements it addresses, who uses it or in which context it is applied, and its relevance for marine governance); (ii) the type of assessment that the tool provides (e.g., which components of the accepted cause-consequence-response sequence are involved, what spatial and temporal scales are relevant to the assessment); (iii) the requirements of the tool in terms of data (type and variables), expertise/skills and other resources, and (iv) any strengths and weaknesses, including barriers for practical implementation. Similarities and differences in the expert responses were explored between the tools. Each tool was shown to have a specific combination of characteristics, which may make it more or less suitable for practical use depending on the EBM context and elements to which it is applied (i.e., one-size-fits-all does not apply). The tool suitability is also determined by the user-specific requirements for the assessment and this study provides a valuable means to inform the user and guide their decision on which tool(s) to use in the case-specific implementation of the EBM.
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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 | 0,072 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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 ».