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Enregistrement W2597839755

Local and ocean-friendly: An overview of the sustainable seafood movement in Vancouver

2016· article· en· W2597839755 sur OpenAlexaboutno aff
Ann-Marie Copping

Notice bibliographique

RevueWestern CEDAR (Western Washington University) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovement (music)Environmentally friendlyEnvironmental movementSustainabilityEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental sciencePolitical scienceEcologyAesthetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An example of successful public engagement will be presented in this session through a panel discussion that includes experts from non-governmental organizations and the restaurant industry. Vancouver was recently named one of the Top 10 Foodie Tourism Destinations in the World Lastly by Travelocity (2014), specifically for its substantial commitment to sustainable seafood. Following an overview of some success stories of the Vancouver Aquarium’s Ocean Wise program to date (namely within Vancouver and surrounding area), panel participants will discuss the ways in which their businesses or organizations have successfully engaged the community to raise awareness of sustainable seafood, while also promoting the consumption of local fish and shellfish species from the BC coast. As well, in keeping with the overarching conference theme of Strengthening Connections in Changing Times, a specific emphasis will be placed on the importance of collaboration between these different groups (NGOs, fishing industry, chef community) and how this connection ensures cohesion in messaging and builds trust with seafood consumers. Participants will also discuss some of the biggest challenges and limitations of promoting the message of sustainable seafood to a broader audience (e.g., Canada-wide, different ethnic groups) and the future direction of the Ocean Wise program.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0150,002
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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