Estimating EAF indicators from scientific trawl surveys: theoretical and practical concerns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Jouffre, D., Borges, M. F., Bundy, A., Coll, M., Diallo, I., Fulton, E. A., Guitton, J., Labrosse, P., Mohamed Abdellahi, K. o., Masumbuko, B., and Thiao, D. 2010. Estimating EAF indicators from scientific trawl surveys: theoretical and practical concerns. – ICES Journal of Marine Science, 67: 796–806. Under the context of an ecosystem approach to fisheries (EAF), there is keen interest in providing insights into the evolution of exploited ecosystems using simple ecosystem indicators. Many nations have long-term scientific research surveys, originally driven by conventional approaches in fisheries assessment and management. The aim of this study is to address the practical concerns linked to current objectives of monitoring simple EAF indicators, using data from surveys that were not historically designed for the purpose. Based on the results of an expert survey designed to collect expert knowledge on research surveys from scientists working on different ecosystems worldwide, a list of challenges faced during indicator estimation is highlighted, along with associated concerns and constraints. The work provides additional information useful in the interpretation of the results obtained on the state and trends of ecosystems using EAF indicators by the IndiSeas WG. Further, the related discussion provides potential pathways that could be useful for future research and development aiming to improve the ecosystem indicator approach in the operational context of EAF. The question of the utility for EAF of using historical dataseries of scientific trawl series is also discussed. Such long-term series are concluded to be useful, that they are even inescapable (since the past cannot be resamplied), and that EAF therefore brings a supplementary reason for continuing such monitoring and to incorporate new insights in how research surveys may be conducted.
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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 | 0,048 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».