Using indicators for evaluating, comparing, and communicating the ecological status of exploited marine ecosystems. 2. Setting the scene
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Shin, Y-J., Shannon, L. J., Bundy, A., Coll, M., Aydin, K., Bez, N., Blanchard, J. L., Borges, M. F., Diallo, I., Diaz, E., Heymans, J. J., Hill, L., Johannesen, E., Jouffre, D., Kifani, S., Labrosse, P., Link, J. S., Mackinson, S., Masski, H., Möllmann, C., Neira, S., Ojaveer, H., ould Mohammed Abdallahi, K., Perry, I., Thiao, D., Yemane, D., and Cury, P. M. 2010. Using indicators for evaluating, comparing, and communicating the ecological status of exploited marine ecosystems. 2. Setting the scene. – ICES Journal of Marine Science, 67: 692–716. Background is provided to the selection of ecological indicators by the IndiSeas Working Group, and the methodology adopted for analysis and comparison of indicators across exploited marine ecosystems is documented. The selected indicators are presented, how they are calculated is explained, and the philosophy behind the comparative approach is given. The combination of selected indicators is intended to reflect different dynamics, tracking processes that display differential responses to fishing, and is meant to provide a complementary means of assessing marine ecosystem trends and states. IndiSeas relied on inputs and insights provided by the local experts from participating ecosystems, helping to understand state and trend indicators and to disentangle the effect of other potential ecosystem drivers, such as climate variability. This project showed that the use of simple and available indicators under an ecosystem approach can achieve a real, wide-reaching evaluation of marine ecosystem status caused by fishing. This is important because the socio-economics of areas where fishing activities develop differs significantly around the globe, and in many countries, insufficient data are available for complex and exhaustive analyses.
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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 | 0,073 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».