Baltic Herring Fisheries Management: Stakeholder Views to Frame the Problem
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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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 | 0,018 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».