Notice bibliographique
Résumé
B. Worm et al. (“Rebuilding Global Fisheries,” Research Articles, 31 July, p. [578][1]) reported cases in which effective fisheries management was based on catch restriction, gear modification, and closed areas. Consumers can also play a role in the future of fisheries. The demand for fish continues to increase yearly—is it possible to maintain the benefits of fish consumption while minimizing the risks to both human health and global fisheries? ![Figure][2] Sardines. Small pelagic fish such as sardines contain more nutrients and fewer contaminants than larger types of fish. CREDIT: [ISTOCKPHOTOS.COM][3] Harvesting from higher trophic levels in the marine food chain eventually leads us to make nutritionally and ecologically incompetent choices. We are eating the wrong kinds of fish and too many of them. There is good indication that some of the smaller fish species have more to offer to human health with less risk than larger fish closer to the top of the food chain. There are several reasons for this. Fish at the top of the food chain can become significant repositories for a range of contaminants both natural and anthropogenic and may also have low concentrations of key nutrients. The flesh of most large predator fish from warm water fisheries (big tuna, swordfish, marlin, shark) usually is low in omega-3 fatty acids and high in mercury/selenium ratios ([ 1 ][4]). Small pelagic fish, such as sardines, herrings, anchovies, and mackerel, however, have not been subject to the same overfishing pressure that has befallen almost all of the larger fish species. They not only provide higher levels of beneficial nutrients but are also significantly lower in contaminants ubiquitous to the marine food chain. They are also very affordable. Consumers' choices are more and more influenced by health and environmental considerations. That could make a difference. 1. [↵][5]1. E. Dewailly 2. et al ., Food Add. Contam. 25, 1328 (2008). [OpenUrl][6][CrossRef][7] [1]: /lookup/doi/10.1126/science.1173146 [2]: pending:yes [3]: http://ISTOCKPHOTOS.COM [4]: #ref-1 [5]: #xref-ref-1-1 View reference 1 in text [6]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DFood%2BAdd.%2BContam.%26rft.volume%253D25%26rft.spage%253D1328%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1080%252F02652030802175285%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [7]: /lookup/external-ref?access_num=10.1080/02652030802175285&link_type=DOI
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,305 | 0,208 |
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 ».