RICHNESS OF COMMON NAMES OF BRAZILIAN MARINE FISHES AND ITS EFFECT ON CATCH STATISTICS
Notice bibliographique
Résumé
The richness of common names of Brazilian marine fishes was studied based on a sample of 725 species, covering 67% of all marine fishes recorded in Brazil. The richness of names is considerable (mean = six common names per species) and is positively related to commercial importance and habitat type, with more names associated with exploited or reef-associated, pelagic, and demersal species. No names were associated with bathypelagic, bathydemersal, and benthopelagic fishes. This richness, while culturally and linguistically interesting, poses a problem for national catch statistics. Some species such as Aspistor quadriscutis, Cathorops spixii, and Genidens genidens were not listed in the catch statistics, but may have been caught for a long time without being recorded. Catches of Sardinella brasiliensis may be higher than what was officially reported, only due to the use of different common names. This may contribute to slow down the recovery process of this collapsed stock. Any attempt to assess the relative impact of different fishing sectors (subsistence, artisanal, industrial, and recreational) on the ecosystem will be undermined by the incomplete understanding of the connection between folk and scientific nomenclature. This issue is even more pervasive when each sector uses its own common name to describe the same species.
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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 | 0,003 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».