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Enregistrement W2612244213 · doi:10.4038/sljas.v10i0.7456

Fisheries, fish culture, tilapias and politics

2005· article· en· W2612244213 sur OpenAlexaff
C. H. Fernando, José Jarbas Studart Gurgel

Notice bibliographique

RevueSri Lanka Journal of Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCambodian History and Society
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingFisheryChinaAgricultureTilapiaFish <Actinopterygii>Fish stockAquacultureFish farmingFishing industryGeographyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past few years much attention has been focused on dwindling marine fish stocks and the means available to counter the effects of this growing problem. Over fishing has been targeted as the main cause. Many newspaper and magazine articles on the subject of over fishing have been added to the growing scientific journal publications and books. Conservation measures are being implemented but their impacts will very likely not reverse the trend. One option to provide more fish for human consumption is through fish culture which, since traditional techniques began to be modernized in earnest in the 1950's, has been expanding rapidly. With the exception of production in China, efforts with the major carps have not been very productive, especially in tropical countries, and these and several other fishes currently in culture have relatively limited possibilities of substituting the shortfall of marine fish in the future. The tilapias, on the other hand, have shown much greater potential recently, and are increasingly marketed worldwide. In two or three decades, farming tilapias may prove to be the means of supplying a large quantity of fish to fill the increasing gap between demand and supply. Furthermore, tilapias can contribute additional resources through integration with traditional reservoir fisheries and rice-fish culture. This paper explores these growing changes in tilapia culture and inland fisheries especially in the tropics. We do not claim any deep knowledge nor are we predicting the economical and sociological impacts of the winds of change affecting fisheries worldwide.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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