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Enregistrement W1023090679 · doi:10.1079/9781845934149.0095

Research requirements of an ecosystem approach to fisheries.

2008· book-chapter· en· W1023090679 sur OpenAlexaffabout
Robert O’Boyle, Michael Sinclair, T. Worcester

Notice bibliographique

RevueCABI eBooks · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental resource managementFisheries managementCorporate governanceEcosystemScale (ratio)Process (computing)Ecosystem-based managementFisheryEnvironmental planningGeographyBusinessEnvironmental scienceComputer scienceEcologyFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been considerable discussion within the international scientific and ocean policy community on an ecosystem approach to the integrated management (IM) of multiple ocean uses, and specifically its application to fisheries. Much of this discussion has focused on the planning hierarchy composed of high-level conceptual objectives and ocean industry-level operational objectives with associated indicators and reference points. There has also been discussion on governance systems including planning area considerations and the engagement of stakeholders in the management process. While a lot has been learned from these efforts, it is timely to consider the scientific research requirements of effective implementation. This chapter presents a methodology for defining the research needs of an ecosystem approach to fisheries (EAF) based upon experience on Canada's East Coast. The methodology is applied to the IM of the Eastern Scotian Shelf (ESS), which is a regional pilot initiative in Canada. The research issues identified focus on interactions between fisheries and the environment, as well as those required to evaluate cumulative impacts. Attention is also given to the large-scale influences of climatic and oceanographic systems on ecosystems and their dependent fisheries.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,188 · 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'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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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