Future Ocean Observations to Connect Climate, Fisheries and Marine Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Advances in ocean observing technologies and modeling provide the capacity to revolutionize the management of living marine resources. While traditional fisheries management approaches like single-species stock assessments are still common, a global effort is underway to adopt ecosystem-based fisheries management (EBFM) approaches. These consider changes in the physical environment and interactions between ecosystem elements, including human uses, holistically. For example, integrated ecosystem assessments aim to synthesize a suite of observations (physical, biological, socioeconomic) and modeling platforms (ocean circulation models, ecological models, short-term forecasts, management strategy evaluations) to assess the current status and recent and future trends of ecosystem components. This information provides guidance for better management strategies. A common thread in EBFM approaches is the need for high-quality observations of ocean conditions, at scales that resolve critical physical-biological processes and are timely for management needs. Here we explore options for a future observing system that meets the needs of EBFM by i) identifying observing needs for different user groups, ii) reviewing relevant datasets and existing technologies, iii) showcasing regional case studies, and iv) recommending observational approaches required to implement EBFM. We recommend linking ocean observing within the context of GOOS and other regional ocean observing efforts with fisheries observations, new forecasting methods, and capacity development, in a comprehensive ocean observing framework.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».