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Enregistrement W2155741551 · doi:10.3390/ijerph5040258

Towards Integration of Environmental and Health Impact Assessments for Wild Capture Fishing and Farmed Fish with Particular Reference to Public Health and Occupational Health Dimensions

2008· review· en· W2155741551 sur OpenAlexaff
Andrew Watterson, David C. Little, James A. Young, Kathleen Boyd, E.A. Azim, Francis J. Murray

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2008
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesResearch Councils UK
Mots-clésFishingPublic healthAquacultureBusinessHealth impact assessmentEnvironmental impact assessmentOccupational safety and healthEnvironmental planningAgricultureEnvironmental healthImpact assessmentFishing industryEnvironmental resource managementFisheryFish <Actinopterygii>GeographyEcologyPolitical scienceMedicineEnvironmental scienceBiologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper offers a review and commentary, with particular reference to the production of fish from wild capture fisheries and aquaculture, on neglected aspects of health impact assessments which are viewed by a range of international and national health bodies and development agencies as valuable and necessary project tools. Assessments sometimes include environmental health impact assessments but rarely include specific occupational health and safety impact assessments especially integrated into a wider public health assessment. This is in contrast to the extensive application of environmental impact assessments to fishing and the comparatively large body of research now generated on the public health effects of eating fish. The value of expanding and applying the broader assessments would be considerable because in 2004 the United Nations Food and Agriculture Organization reports there were 41,408,000 people in the total 'fishing' sector including 11,289,000 in aquaculture. The paper explores some of the complex interactions that occur with regard to fishing activities and proposes the wider adoption of health impact assessment tools in these neglected sectors through an integrated public health impact assessment tool.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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