MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2037541565 · doi:10.2960/j.v39.m586

Fishing in the NAFO Regulatory Area: Integrated Modeling of Resources, Social Impacts in Canada and EU Fleet Viability

2008· article· en· W2037541565 sur OpenAlexaffabout
Daniel E. Lane

Notice bibliographique

RevueJournal of Northwest Atlantic Fishery Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundfishFishingFisheryFisheries managementStock (firearms)Stock assessmentFish stockCommercial fishingBusinessGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an integrated spreadsheet model of the biological, social, and economic attributes of the international groundfishery on the Grand Banks in NAFO Divisions 3LNO. The historical involvement of the fisheries is traced from 1972 to the present. The model explores the impacts of the fishery on: (1) the status of six key Grand Banks groundfish stock populations, (2) the economics of the international commercial fishery, especially as experienced by Canada, Spain and Portugal, and (3) the social status of Atlantic Canadian coastal communities dependent on the Grand Banks fishery. Groundfish catches in the Grand Banks NAFO Regulatory Area (NRA) are used to estimate the implications on the annual integrated (harvesting and processing) economic per-formance of the fishing fleets. Social impacts of the fisheries on the labour opportunities in Canadian communities are also analysed. The integrated spreadsheet model is used to explore the impacts on stocks, fisheries, and communities under alternative assumptions about actual fishery removals. The results enable an improved understanding of the underlying historical behaviour of declining Northwest Atlantic groundfish stocks, economic viability from fishing, and the decline of Canadian coastal communities. Evidence from integrated modeling point out shortcomings associated with not

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Northwest Atlantic Fishery ScienceMême sujetCoastal and Marine ManagementTravaux en français237 207