Societal Applications in Fisheries and Aquaculture Using Remotely-Sensed Imagery - The SAFARI Project
Notice bibliographique
Résumé
The principal objective of the SAFARI (Societal Applications in Fisheries and Aquaculture using Remotely-Sensed Imagery) initiative is to coordinate, at the international level, applications of remotelysensed Earth Observation data to the societal benefit areas of fisheries and aquaculture.Applications of remote sensing to fisheries include its use in i) fish stock assessment, where earth observation data is instrumental in the understanding of the effect of seasonal and inter-annual variability of the phytoplankton community to stock growth and recruitment, ii) in fisheries harvesting by identification, for example, of potential fishing zones, and iii) more generally in fisheries management, where the concept of the ecosystem-based approach is now universally accepted and introduced in the regional management of fisheries.Remotely-sensed Earth observation data are also useful in fisheries management for monitoring water quality and Harmful Algal Blooms (HAB) in coastal waters, helping with the protection of endangered species and creation of marine protected areas.To achieve its main objective, the SAFARI initiative endeavours to reach all levels of participants engaged in global fisheries research and management, including policy makers, research scientists, government managers, and those involved in the fishing industries.SAFARI activities include organization of international workshops and symposia as a platform to discuss current research in Earth observation and fisheries management, information sessions aimed at the fisheries industry, government officials and resource managers, representation at policy meetings, and producing publications relevant to the activities.Researchers from more than 15 countries including India, Japan, Sri Lanka, France, UK, Spain, Italy, Canada, USA, Australia, New Caledonia, Peru, Argentina, Columbia and South Africa, are part of the SAFARI network, have attended workshops organized by SAFARI and contributed to a monograph on the topic to be published by the IOCCG (International Ocean-Colour Coordinating Group).Moreover, collaboration with other international networks, such as ChloroGIN (Chlorophyll Global Integrated Network) will facilitate the expansion of SAFARI worldwide.This community white paper, relevant to theme three of the conference, provides a portrait of the current and potential benefits of remotely-sensed data to society, and more specifically to management of fisheries and aquaculture at the global scale.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».