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Enregistrement W7020663129

A long way to go till 30 by 30? - An analysis of Canada's legal marine protection

2024· article· en· W7020663129 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationMarine protected areaEnforcementInternational lawMarine conservationLaw of the seaFishingJurisdictionCommercial fishing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This literature review examines Canada's current legal ocean conservation measures. I argue that to reclaim its role as global leader in ocean protection and reach the United Nations newly set 30 by 30 goal[1], Canada must improve its marine laws and policies. It should foster cooperation between stakeholders and enhance protection through legal personhood of marine ecosystems. Being the country with the longest coastline in the world, Canada would have a great opportunity to give special weight to the ocean in its legal marine protection. However, after assessing existing legislation and conducting literature reviews on challenges and opportunities for legal ocean protection in Canada, focusing on Marine Protected Areas (MPAs), the research revealed that MPAs that are considered strongly protected make up only 0.4% of Canada's oceans. Reasons for that are adverse interests and the resistance of a strong fishing industry, division of powers issues and problems in the designation and enforcement measures of MPAs. While Canada is doing rather well in passing legislation, it is often left behind other countries with respect to the effectiveness of their implementation. The main reasons for that are the misalignment of policies and missing coordination of responsible actors. Nevertheless, in light of the dire state that our oceans are in, the inability of international law to fix these problems alone and the importance of healthy oceans for humanity, a global leader is urgently needed. [1] https://www.un.org/sustainabledevelopment/blog/2021/07/a-new-global-framework-for-managing-nature-through-2030-1st-detailed-draft-agreement-debuts

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,038
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · 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
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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