A Network Approach to Addressing Strategic Fisheries, Aquaculture, and Aquatic Sciences Issues at a National Scale: An Introduction to a Series of Case Studies from Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traditional funding programs for fisheries, aquaculture, and aquatic research provide short-term support for an individual or small research team to test a specific hypothesis, often having only limited spatial applicability. To tackle more complex issues existing at larger spatial scales (national or continental), other approaches are necessary. In Canada, the Natural Sciences and Engineering Research Council has developed the Strategic Network Grants (SNGs) program that enables multi-institutional teams of academics (typically 10 to 20 co-principal investigators) to work with industry and government partners on large-scale, multidisciplinary research projects in targeted research areas. The network model is intended to create unique training opportunities and enable researchers to study problems at spatial and temporal scales that could not be addressed with traditional funding. Currently, six of the 30-plus SNGs in Canada are focused on fisheries, aquaculture, and aquatic sciences issues, namely, impacts of hydropower on fish and fish habitat, capture fisheries, integrated multitrophic aquaculture, healthy oceans, and the spatial ecology of aquatic vertebrates in coastal waters. Here we introduce five case studies that will examine the motivation, scientific research objectives, and operation of networks in detail. In addition, we explore the perceived benefits and challenges with the research network-funding model with specific reference to the advancement of large-scale studies in fisheries, aquaculture, and aquatic sciences.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».