Where has all the recruitment research gone, long time passing?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For most of the past 100 years, research into recruitment processes—as pioneered by Johan Hjort—has been a consistent focus of research in fisheries science. This was reflected not only in the literature but in the organizational structures and research strategies of national and international fisheries research and management institutions. Over the past decade or so, we perceived that recruitment research is fading, if not into obscurity then at least into a more marginal place in fisheries and marine research. In this paper, we assess if our perception is real by quantifying trends in scientific publications and in the work activities within ICES during specific periods extending back to the 1920s. Our analysis documents a decline in research on recruitment processes. We put forward three possible hypotheses to explain this decline: 1. All the key research questions about recruitment have been answered; 2. The volume of research on recruitment processes has declined because the answers are no longer relevant; 3. Recruitment research has been co-opted by more trendy, possibly ephemeral, and research topics. There is little evidence to support the first two of these hypotheses and we consider the third to be the most plausible. Finally, we conclude that this new terminology/repackaging of recruitment research does not bring with it new and fresh thinking and, therefore, comes at a cost that should be carefully considered.
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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 | 0,079 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,014 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».