A Census of Fishes and Everything They Eat: How the Census of Marine Life Advanced Fisheries Science
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Census of Marine Life was a 10-year, international research effort to explore poorly known ocean habitats and conduct large-scale experimentation with new technology. The goal of Census 2010 in its mission statement was to describe what did live in the oceans, what does live in the oceans, and what will live in the ocean. Many of the findings and techniques from census research may prove valuable in making a transition, which many governments have publicly endorsed, from single-species fisheries management to more holistic ecosystem management. Census researchers sampled continental margins, mid-Atlantic ridges, ocean floor vents and seeps, and abyssal plains and polar seas and organized massive amounts of past and new information in a public online database called the Ocean Biogeographic Information System (www.iobis.org). The census described and categorized seamount biology worldwide for its vulnerability to fishing, advanced large-scale animal tracking with acoustic arrays and satellite archival tags, and accelerated species identification, including nearshore, coral reef, and zooplankton sampling using genetic barcoding and pyrotag sequencing for microbes and helped to launch the exciting new field of marine environmental history. Above all, the census showed the value of investing in large-scale, collaborative projects and sharing results publicly. RESUMEN El Censo de la Vida Marina (Census, por su nombre en inglés) fue un esfuerzo internacional de investigación de diez años de duración diseñado para explorar habitats oceánicos poco conocidos y experimentar a gran escala con nueva tecnología. El objetivo de Census 2010, declarado en su misión, era describir “qué vive y que vivirá en los océanos”. Muchos de los hallazgos y técnicas generadas en Census pueden resultar valiosas para la transición de un manejo mono-específico a un manejo holístico, basado en el ecosistema; lo cual ha sido públicamente aprobado por muchos gobiernos. Los investigadores de Census muestrearon los márgenes continentales, las cordilleras oceánicas del Atlántico, ventilas hidrotermales del fondo marino, planicies abisales y mares polares; de igual forma organizaron cantidades formidables de información, tanto pasada como actual, en una base de datos pública y en línea llamada Sistema de Información de Biogeografía Oceánica. Census describe y categoriza la biología de los montes submarinos a nivel mundial para poder estimar su vulnerabilidad a la pesca; realiza marcado a gran escala de organismos utilizando técnicas avanzadas con arreglos acústicos y marcas satelitales; expide la identificación de especies, incluyendo muestreo costero de corales y zoo-plancton, basado en código genético de barras y secuencias de piro-mareaje para microbios; así mismo contribuyeron con el lanzamiento de la nueva disciplina “historia ambiental marina”. Pero sobre todo, Census mostró las recompensas que deja la inversión en proyectos colaborativos de gran escala y la presentación pública de los resultados.
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 | 0,012 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».