Notice bibliographique
Résumé
Turning the tide is easy. Tides are after all very predictable; just wait for the right moment before pushing the water back. When it comes to re-directing a current it is far more difficult – it takes climate change to shift the Gulf Stream. What is happening to the world's fisheries, at the local, regional, or global scale appears to be more like a one-way current than a tide with ups and downs (Pauly et al ., 2003). Strong enforcement of effort restrictions may bring a relief in the parts of the world where strong governance is in place (Worm et al ., 2009), while most of the world's marine ecosystems continue to be overexploited. We are gradually eroding many of the ecosystems on which our food supply from the oceans relies, even if we may not notice it as individuals (Pauly, 1995). What can we do to curb the direction of widespread degradation? It is a daunting task to embark on – one where we cannot explicitly express how we will go about solving the problem. We do, however, have an idea of, and experience with, techniques and materials we can use to deliver a small contribution toward the solution. What is clear is that if we as scientists are to make such contributions we must speak up and seek to be heard (Baron, this volume). We must convey the best available scientific information to decision and policymakers (Reichert, this volume).
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,015 |
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 ».