Thirty-two essential questions for understanding the social–ecological system of forage fish: the case of pacific herring
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forage fishes are ecologically and economically important low trophic level species, and in recent years interest in their biology and management has intensified. Pacific Herring are emblematic of the management issues facing forage species—they are central components of the Northeast Pacific pelagic food web and support important commercial fisheries. In addition, the importance of Herring to indigenous peoples have made them cultural keystone species. We employed a participatory process to promote collaborative priority-setting for this critical forage species. Working with managers, the fisheries industry, indigenous peoples, and scientists, we co-constructed a conceptual model of the Pacific Herring social–ecological system () in the Northeast Pacific. We then identified a set of questions, that, if answered, would significantly increase our ability to sustainably manage the Herring . Our objective was to generate a road map for scientists who wish to conduct useful forage fish research, for resource managers who wish to develop new research efforts that could fill critical gaps, and for public agencies and private foundations seeking to prioritize funding on forage fish issues in the Pacific. With this socio-cultural centrality comes complexity for fisheries management. Our participatory process highlighted the value of conceptualizing the full SES, overcame disciplinary differences in scientific approaches, research philosophy, and language, and charted a path forward for future research and management for forage species.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,040 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».