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Enregistrement W1973928635 · doi:10.1080/13657300903351636

A SPATIAL MODEL FOR ESTIMATING CUMULATIVE EFFECTS AT AQUACULTURE SITES

2009· article· en· W1973928635 sur OpenAlexaffabout
Michael Sutherland, Dan Lane, Yanlai Zhao, Wojtek Michalowski

Notice bibliographique

RevueAquaculture Economics & Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPairwise comparisonBayThematic mapMarine spatial planningAquacultureEnvironmental scienceGeographic information systemEnvironmental resource managementCumulative effectsRecreationHabitatFisheryGeographyCartographyStatisticsEcologyMathematicsFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a model for the evaluation of marine sites that utilize site specific spatial datasets in the estimation of ecosystem cumulative effects. The model is motivated by the evaluation of marine sites for aquaculture. Maps of the coastal zone of Grand Manan Island, New Brunswick in the Bay of Fundy along Canada's Atlantic coast are utilized for the purpose of illustrating the model. The data sets, processed as thematic layers in a Geographic Information System (GIS) describing the marine site, represent natural resource abundance, habitat inventory, valuations from economic and recreational activities, and influence plumes from sources of effluents. The valuation methodology assigns quantitative yields by layer-area of each selected site, as well as yields for the pairwise overlapping “cumulative effects” layers of the datasets based on defined yield impact functions. Results are presented that validate the model as an effective decision support tool for defining aquaculture sites of interest.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,185 · 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.

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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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