MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6957820943 · doi:10.60825/6y87-gq03

Application de Marxan with Zones comme outil d’aide à la décision aux fins de la planification spatiale marine : une étude de cas sur la planification de l’énergie éolienne extracôtière en Nouvelle-Écosse

2025· report· fr· W6957820943 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueFisheries and Oceans Canada / Pêches et Océans Canada - Publications · 2025
Typereport
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlCoastal zone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au large de la Nouvelle-Écosse, des travaux sont en cours pour cibler des zones potentielles pour le développement futur de projets d’énergie éolienne en mer (ÉÉM). « Marxan with Zones » est un logiciel utilisé aux fins de la planification des réseaux de conservation ainsi comme outil d’aide à la décision aux fins de la planification spatiale marine et de la planification de l’ÉÉM en Europe et aux États-Unis. La présente étude démontre l’application de Marxan with Zones à la planification spatiale de l’ÉÉM pour aider à éviter les conflits en déterminant les zones potentielles qui peuvent convenir à l’ÉÉM et qui chevauchent moins les utilisations et les caractéristiques écologiques existantes. On a exploré dix-huit scénarios de planification, avec une combinaison de scénarios unisectoriels qui évaluaient l’ÉÉM par rapport à des secteurs et des utilisations océaniques individuels (pêche commerciale et conservation), et de scénarios multisectoriels qui évaluaient l’ÉÉM par rapport à une combinaison de secteurs et d’utilisations océaniques (y compris le pétrole et le gaz ainsi que l’aquaculture). Ces 18 scénarios fournissent des renseignements sur la répartition actuelle des utilisations humaines et des caractéristiques écologiques dans la zone d’étude, représentée par 108 couches de données, en relation avec les zones potentiellement appropriées pour l’ÉÉM. Cette analyse a permis de cibler plusieurs zones susceptibles de convenir à de futurs projets d’ÉÉM et où il est possible d’éviter tout chevauchement avec plus de 90 % des pêches commerciales et avec le trafic maritime. Cependant, certaines de ces zones présentent des caractéristiques écologiques que l’on devrait évaluer plus en détail dans le cadre du processus de détermination des sites potentiels d’ÉÉM. Marxan with Zones est un outil polyvalent, et il est possible de modifier les méthodes utilisées pour évaluer la planification de l’ÉÉM à différentes échelles et pour examiner plus en profondeur les zones d’intérêt pour l’ÉÉM.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Explorer davantage

Même revueFisheries and Oceans Canada / Pêches et Océans Canada - PublicationsTravaux en français237 207