Contribution of local fishermen to improving knowledge of the marine ecosystem and resources in the Republic of Guinea, West Africa
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the quality of fishermen’s local ecological knowledge, or LEK, as a potential source of information about coastal ecosystem functioning in the Republic of Guinea. Interviews were conducted by means of partial immersion or repeated surveys at six landing sites. In each site and for each topic, discussions were conducted with 3 to 15 individual fishermen and 1 to 10 groups of fishermen. Knowledge was obtained about habitats, substrate preferences, the location of nurseries, reproductive cycles, fish diet, and the trophic network of the Sciaenid community, the major resource for fisheries in this area. We systematically compared the reliability of the information collected with that of scientific information collected in parallel surveys or published data. The contribution of LEK should be considered on a case-by-case basis. Indeed, LEK could be used as (i) a supplementary source of scientific studies (seabed description), (ii) a basis for new scientific investigation (species reproductive cycle), (iii) the only possibility to obtain information (nursery location), (iv) a surrogate to scientific surveys providing an identical level of validity (fish diets) or a satisfactory proxy (trophic network) in a context of limited resources and data in which wide-ranging knowledge relating to the entire coast must be obtained.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».