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Enregistrement W4417420168 · doi:10.1038/s44183-025-00172-z

Five key opportunities to enhance the effectiveness of area-based marine conservation

2025· article· en· W4417420168 sur OpenAlexafffund
Ryan R. E. Stanley, Alberto Abad‐Uribarren, Adela Belackova, Andrea Belgrano, Ulf Bergström, Kristina Boerder, Thorsten Blenckner, Ana Colaço, Amber Himes‐Cornell, Bárbara Horta e Costa, Juliette Jacquemont, Lobke H. Jurrius, Rebecca Langton, Tamsyn Noble‐James, M. Ohanna, Esben Moland Olsen, Emily Rubidge, Edmond Sacre, Emma V. Sheehan, Mattias Sköld, Vanessa Stelzenmüller, Derek P. Tittensor, Tamara Vallina, Sebastián Villasante, Joachim Claudet

Notice bibliographique

Revuenpj Ocean Sustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaDalhousie UniversityBedford Institute of OceanographyOkanagan University CollegeFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFundação para a Ciência e a TecnologiaBiodiversa+Centro de Ciências do MarInternational Council for the Exploration of the Sea
Mots-clésMarine conservationConvention on Biological DiversityBiodiversityBiodiversity conservationMarine biodiversitySafeguardKey (lock)Adaptive management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Effective area-based conservation is central in global efforts to reverse marine biodiversity loss and safeguard ecosystem functioning. Here, we identify five key opportunities to maximize conservation potential as nations progress towards the Convention on Biological Diversity’s 2030 area-based management targets. These include enhancing accountability, elevating conservation in spatial planning, implementing adaptive management, coordinating conservation efforts across scales, and reconciling design with expected outcomes. Addressing these collectively will advance global marine conservation and maximize its contributions to biodiversity protection and human society.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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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