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Enregistrement W6925430632 · doi:10.17895/ices.pub.25243606.v1

Proof of concept: science is not a barrier to establishing networks of marine protected areas in the Scotian Shelf and Gulf of Maine

2008· other· en· W6925430632 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2008
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarine protected areaPlan (archaeology)Marine spatial planningDistribution (mathematics)Marine conservationState (computer science)Network planning and design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No abstracts are to be cited without prior reference to the author.Well-planned networks of marine protected areas (MPAs) are recognized as a foundational step toward ecosystembased management and the precautionary principle, and Canada has committed to implementing such networks throughout its ocean waters by 2012. But effective network design necessitates a systematic approach – one which requires developing a comprehensive picture of the spatial distribution of ecological values, setting clear goals, and taking a transparent approach to designing networks that meet those goals. Although well-accepted in terrestrial systems, systematic conservation planning has only recently taken hold in the marine realm, and some argue that the science is not yet sufficiently developed to proceed. This talk will describe WWF-Canada’s methods and findings in carrying out a ‘proof of concept’ systematic MPA network plan for the Scotian Shelf and Gulf of Maine. The study examined whether the state of knowledge and experience about network design principles, conservation feature distribution data, and decision support tools is sufficient to begin planning and implementing MPA networks in Canada. The talk will conclude with a brief update on the ‘state of the art’ of systematic MPA network design and scientific guidance.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,020

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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