Assessing the relative effects of fishing on the New Zealand marine environment through risk analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Campbell, M. L. and Gallagher, C. 2007. Assessing the relative effects of fishing on the New Zealand marine environment through risk analysis – ICES Journal of Marine Science, 64: 256–270. Risk analysis is a tool often used by management to aid decision-making. We present a risk-analysis framework that was developed to facilitate managing New Zealand fisheries. Using catch-effort and observer data, the likelihood that a certain fishery will impact upon five effects of fishing (EoF) issues (non-target species, biodiversity, habitat, trophic interactions, and legislated protected species) is determined. The consequences (impact and/or change) of such events are then determined to determine a relative risk ranking across fisheries. Consequence matrices were developed to assess each of the five EoF categories. To illustrate the model, a 13-y data set of New Zealand fisheries catch-effort and observer data was analysed, using orange roughy (Hoplostethus atlanticus) as an example fishery. The New Zealand fisheries management framework follows a traditional model in which socio-political imperatives are determined (through risk assessment) after ecological impacts are assessed. By maintaining separation between ecological and socio-political imperatives, a transparent and objective framework is established.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».