Prioritization of knowledge‐needs to achieve best practices for bottom trawling in relation to seabed habitats
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Management and technical approaches that achieve a sustainable level of fish production while at the same time minimizing or limiting the wider ecological effects caused through fishing gear contact with the seabed might be considered to be ‘best practice’. To identify future knowledge‐needs that would help to support a transition towards the adoption of best practices for trawling, a prioritization exercise was undertaken with a group of 39 practitioners from the seafood industry and management, and 13 research scientists who have an active research interest in bottom‐trawl and dredge fisheries. A list of 108 knowledge‐needs related to trawl and dredge fisheries was developed in conjunction with an ‘expert task force’. The long list was further refined through a three stage process of voting and scoring, including discussions of each knowledge‐need. The top 25 knowledge‐needs are presented, as scored separately by practitioners and scientists. There was considerable consistency in the priorities identified by these two groups. The top priority knowledge‐need to improve current understanding on the distribution and extent of different habitat types also reinforced the concomitant need for the provision and access to data on the spatial and temporal distribution of all forms of towed bottom‐fishing activities. Many of the other top 25 knowledge‐needs concerned the evaluation of different management approaches or implementation of different fishing practices, particularly those that explore trade‐offs between effects of bottom trawling on biodiversity and ecosystem services and the benefits of fish production as food.
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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 | 0,070 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».