Use of Geographic Information Systems by Fisheries Management Agencies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Use of geographic information systems (GIS) in fisheries science has increased in prevalence since its introduction in the late 1980s, but use among and within fisheries management agencies has not been quantified. We surveyed 89 administrators of fisheries management agencies in the United States and Canada to determine the current status of GIS in fisheries management and received 54 responses (61% return rate). Survey respondents indicated that GIS was used to help manage fish populations, and 63% of respondents believed that GIS was either “very useful” or “extremely useful” for meeting agency objectives. However, most GIS work conducted by fisheries management agencies was executed by few individuals within the agency or by contracted service. Barriers preventing more widespread use by managers within agencies included lack of knowledge or training and limited time to use GIS in job duties. Our results suggest that GIS is an important tool for fisheries management. Further, GIS use within an agency might be increased by focusing on increased biologist participation in training exercises, integration with existing job duties, and recognizing diversity among GIS software. RESUMEN desde que se introdujo en la década de los ochenta, los Sistemas de Información Geográfica (GIS) se han utilizado cada vez más en las ciencias pesqueras, sin embargo aún no se ha cuantificado dicha utilización entre y hacia el interior de las agencias de manejo pesquero. Se realizó un sondeo a 89 encargados de agencias manejo pesquero en los Estados Unidos de Norteamérica y Canadá para determinar el estado actual de los GIS en el ámbito de manejo, recibiéndose 54 respuestas (tasa de retorno de 61%). Los encuestados indicaron que los GIS fueron desde “muy útiles” hasta “extremadamente útiles” para cumplir los objetivos de las agencias. No obstante, la mayor parte del trabajo de las agencias basado en los GIS, era realizado por algunos pocos individuos de las propias agencias o bien por servicios contratados. Las barreras que impiden un uso más generalizado de los GIS hacia el interior de las agencias de manejo incluyen la falta de conocimiento o entrenamiento y limitaciones de tiempo para usar este enfoque como parte del trabajo diario. Estos resultados sugieren que los GIS son una herramienta importante para el manejo de pesquerías. Más aún, el uso de los GIS dentro de las agencias, pudiera incrementarse enfocando o aumentando la participación de los biólogos en los ejercicios de entrenamiento, integración a las labores diarias de trabajo y reconociendo la diversidad de software de los GIS.
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 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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».