Notice bibliographique
Résumé
Fish health management occurs in a complex ecological and socio-economic system, in an uncertain and uncontrollable environment, and with a lack of empirical data. Increasingly, regional, national, and international policies require some form of risk assessment to help make reasonable decisions. Despite its increasing use and popularity, there are many criticisms of risk assessment as a basis for fish health management decisions. Underlying these criticisms are three common elements: (1) unrealistic expectations of the ability of risk assessments to identify the “right” decision; (2) inadequate predictive ability of fish health risk assessment models; and (3) the lack of integration or consideration of management, societal, and scientific concerns. Rather than abandoning risk assessment as a basis for management because of its quantitative limitations, the concept should be fully explored and applied in order to facilitate socially and ecologically relevant fish health management decisions. Moreover, efforts should be undertaken to educate managers and stakeholders as to the role of risk assessment in decision support and in exploring additional models for describing and assessing the impacts of fish health management decisions.
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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 | 0,163 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,029 |
| Communication savante | 0,023 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».