Navigating the blue frontier: A review of machine learning approaches for sustainable marine bioresource utilization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The sustainable management and utilization of marine bioresources faces increasing challenges due to environmental variability, data scarcity, and the complexity of marine ecosystems. Addressing these issues demands advanced technological methods that enhance efficiency, precision, and environmental management. This review aims to examine how machine learning (ML) is transforming the field of marine bioresources by enabling precise species tracking, early detection of harmful algal blooms, rapid identification of bioactive compounds, and innovations in biofuels and sustainable fisheries. The novelty of this review lies in synthesizing recent developments in ML applications across these domains while critically analyzing emerging paradigms of hybrid and interpretable ML models. It highlights key algorithms, including artificial neural networks, random forests, gradient boosting, support vector machines, and adaptive neuro-fuzzy inference systems, emphasizing their potential to improve scalability and prediction performance. The review provides discussions on unresolved challenges, ethical integration pathways, and future directions for sustainable marine bioeconomy practices. Besides technological progress, the review highlights a governance and ethics perspective, emphasizing the need to align ML applications with ocean governance frameworks, environmental laws, and principles of social and ecological justice. By connecting technological innovation with institutional responsibility, this work provides a comprehensive roadmap for developing ML-driven systems that support rather than undermine ocean stewardship.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 découle