Baltic Herring Fisheries Management: Stakeholder Views to Frame the Problem
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Comprehensive problem framing that includes different perspectives is essential for holistic understanding of complex problems and as the first step in building models. We involved five stakeholders to frame the management problem of the Central Baltic herring fishery. By using the Bayesian belief networks (BBNs) approach, the views of the stakeholders were built into graphical influence diagrams representing variables and their dependencies. The views of the scientists involved concentrated on biological concerns, whereas the fisher, the manager, and the representative of an environmental nongovernmental organization included markets and fishing industry influences. Management measures were considered to have a relatively small impact on the development of the herring stock; their impact on socioeconomic objectives was greater. Overall, the framings by these stakeholders propose a focus on socioeconomic issues in research and management and explicitly define management objectives, not only in biological but also in social and economic terms. We find the approach an illustrative tool to structure complex issues systematically. Such a tool can be used as a forum for discussion and for decision support that explicitly includes the views of different stakeholder groups. It enables the examination of social and biological factors in one framework and facilitates bridging the gap between social and natural sciences. A benefit of the BBN approach is that the graphical model structures can be transformed into a quantitative form by inserting probabilistic information.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle