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Enregistrement W2100890885 · doi:10.1093/icesjms/fsp261

Ranking the ecological relative status of exploited marine ecosystems

2009· article· en· W2100890885 sur OpenAlexfundno aff
Marta Coll, Lynne Shannon, Dawit Yemane, Jason S. Link, Henn Ojaveer, Sergio Peña Neira, Didier Jouffre, Pierre Labrosse, Johanna J. Heymans, Elizabeth A. Fulton, Yunne‐Jai Shin

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilDalhousie UniversitySight Research UK
Mots-clésEcosystemFishingMarine ecosystemRanking (information retrieval)Ecological indicatorEcologyGeographyEnvironmental scienceEnvironmental resource managementBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Coll, M., Shannon, L. J., Yemane, D., Link, J. S., Ojaveer, H., Neira, S., Jouffre, D., Labrosse, P., Heymans, J. J., Fulton, E. A., and Shin, Y-J. 2010. Ranking the ecological relative status of exploited marine ecosystems. – ICES Journal of Marine Science, 67: 769–786. A set of simple, data-based ecological indicators was used to rank exploited ecosystems regarding fishing impacts with respect to their status, trends, and ecosystem EAF attributes. Expected theoretical changes in indicators with respect to increasing fishing impacts were considered, and ecosystems were compared by examining the mean values of indicators in the most recent three years for which data were available and over time (1980–2005 and 1996–2005). Systems were classified into nine potential categories according to whether they were most, moderately, or least impacted, and whether they were becoming more or less impacted, or remaining stationary. The responses of ecological indicators to additional environmental and socio-economic explanatory factors were tested. Ecosystems ranked using short- and long-term trends and states differed because of differences in trends, underscoring the importance of analysing both states and trends in ecosystem analyses. The number of ecosystems classified as unclear or intermediately impacted has increased recently, the proportion of ecosystems classified as less strongly impacted has been maintained, but more now fall within the category more strongly impacted in terms of long-term trends and states. Ecosystem type, fisheries enforcement, primary production, sea temperature, and fishing type were important variables explaining the ecological indicators. The results reflect different changes and processes in the ecosystems, demonstrating that information on ecological, environmental, and fishery histories is crucial to interpreting indicators correctly, while disentangling the effects of fishing and of the environment.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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

Citations68
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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