Forage Fish Interactions: a symposium on “Creating the tools for ecosystem-based management of marine resources”
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Peck, M. A., Neuenfeldt, S., Essington, T. E., Trenkel, V. M., Takasuka, A., Gislason, H., Dickey-Collas, M., Andersen, K. H., Ravn-Jonsen, L., Vestergaard, N., Kvamsdal, S., Gårdmark, A., Link, J., and Rice, J. Forage Fish Interactions: a symposium on “Creating the tools for ecosystem-based management of marine resources”. – ICES Journal of Marine Science, 71: . Forage fish (FF) have a unique position within marine foodwebs and the development of sustainable harvest strategies for FF will be a critical step in advancing and implementing the broader, ecosystem-based management of marine systems. In all, 70 scientists from 16 nations gathered for a symposium on 12–14 November 2012 that was designed to address three key questions regarding the effective management of FF and their ecosystems: (i) how do environmental factors and predator–prey interactions drive the productivity and distribution of FF stocks across ecosystems worldwide, (ii) what are the economic and ecological costs and benefits of different FF management strategies, and (iii) do commonalities exist across ecosystems in terms of the effective management of FF exploitation?
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».