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Enregistrement W2124552688 · doi:10.1093/icesjms/fsn193

Natura 2000 sites and fisheries in German offshore waters

2008· article· en· W2124552688 sur OpenAlexaff
Søren Anker Pedersen, Heino O. Fock, Jochen C. Krause, Christian Pusch, Anne Sell, Uwe Böttcher, S.I. Rogers, Mattias Sköld, Henrik Skov, Magdalena Podolska, G.J. Piet, Jake Rice

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensGovernment of CanadaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatura 2000HabitatFishingMarine protected areaFisheryGeographyGermanHabitats DirectiveWildlife conservationEnvironmental resource managementEnvironmental protectionEcologyEnvironmental scienceArchaeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pedersen, S. A., Fock, H., Krause, J., Pusch, C., Sell, A. L., Böttcher, U., Rogers, S. I., Sköld, M., Skov, H., Podolska, M., Piet, G. J., and Rice, J. C. 2009. Natura 2000 sites and fisheries in German offshore waters.–ICES Journal of Marine Science, 66: 155–169. The principal objective of sites selected as part of Natura 2000 is to achieve or maintain a favourable conservation status of habitats and species named in the EU Birds and Habitats directives. In the German exclusive economic zone, the habitat types protected by this legislation are sandbanks and reefs; protected species include marine mammals, seabirds, and specific migratory fish species. The ICES project Environmentally Sound Fishery Management in Protected Areas (EMPAS) aims to answer two questions: (i) To what extent do specific fishing activities significantly threaten attainment of the conservation objectives of the Natura 2000 sites? (ii) What management measures would reduce these conflicts and how effective would they be at helping to ensure the favourable condition of these sites? Assessments of fishing impacts on Natura 2000 sites require basic data on the conservation status of individual habitats and species, as well as data for fine-scale distributions of ongoing fishing activities. This paper describes and discusses the process used by the EMPAS project in developing fishery-management plans for each Natura 2000 site in German offshore waters.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations53
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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