Guest Editorial: Gender in Aquaculture and Fisheries –Navigating Change
Notice bibliographique
Résumé
1 This article was first published as a Guest Editorial in a special issue of the journal Asian Fisheries Science [Gopal N., Williams M.J., Porter M., Kusakabe K. and Choo P.S. 2014. Guest editorial: Gender in aquaculture and fisheries – Navigating change. Asian Fisheries Science Special Issue 27S:1–14.]. It is reproduced here with their kind authorisation. 2 Central Institute of Fisheries Technology, CIFT Jn., Matsyapuri P.O., Cochin – 682 029, Kerala, India 3 17 Agnew Street, Aspley, Queensland, 4034, Australia 4 Department of Sociology, Memorial University, St. John’s, Canada NL A1C 2Z1 5 Gender and Development Studies, School of Environment, Resources and Development, Asian Institute of Technology, P.O. Box 4, Klong Luang, Pathumthani 12120, Thailand 6 147 Cangkat Delima Satu, Island Glades, 11700 Penang, Malaysia * Corresponding author: nikiajith@gmail.com A Special Issue of Asian Fisheries Science journal has been published, which includes 20 papers and a report based on the presentations and posters of the 4th Global Symposium on Gender in Aquaculture and Fisheries (GAF4) held during the 10th Asian Fisheries and Aquaculture Forum, May 2013. GAF4 was the sixth women/gender Symposium organised by the Asian Fisheries Society. For each event, the proceedings or selected papers have been published (Williams et al. 2001; Williams et al. 2002; Choo et al. 2006; Development 2008; Williams et al. 2012a). Worldwide, this is the longest continuous series documenting women and gender issues by a professional fisheries society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».