The best catch data that can possibly be? Rejoinder to Ye et al. “FAO's statistic data and sustainability of fisheries and aquaculture”
Notice bibliographique
Résumé
Here we reply to a commentary by Ye et al. (Mar. Policy 2017; Ye et al.) on our article (Pauly and Zeller, 2017 [2]) commenting on FAO's interpretation of current fisheries trends in SOFIA 2016 (The State of World Fisheries and Aquaculture). We show how arguments such as FAO's catch statistics being “the best they can possibly be”, and other manifestations of FAO's difficulties in constructively engaging with comments compromises FAO's stated goal to engage with academia and civil society. This is particularly serious in an age where the value of an open scientific discourse is increasingly under threat, as is the food security of many poor countries in which fish supplied by domestic fisheries constitutes a strong component of local diets.
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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 | 0,037 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,023 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,077 | 0,092 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».