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Enregistrement W2768167307 · doi:10.1186/s13750-017-0110-2

What are the impacts on temperate fish productivity of shoreline works activities? A systematic review protocol

2017· review· en· W2768167307 sur OpenAlexafffundabout
Sommer Abdel-Fattah, Sarah Hasnain

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Evidence · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésProductivityShoreEnvironmental resource managementHarmFisheryRecreationGeographyGovernment (linguistics)SustainabilityBusinessEnvironmental planningEcologyEnvironmental sciencePolitical scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shoreline works include any unnatural alteration or human intervention to coastal areas such as infilling, armouring, aquatic vegetation removal or planting, actions altering coastal processes, embayment creation, etc. The Fisheries Act requires that projects avoid causing serious harm to fish unless authorized by the Minister of Fisheries and Oceans Canada. This currently applies to work in or near water bodies that support or are part of a commercial, recreational or Aboriginal fishery. The Fisheries Protection Program, a decision-making body regulating the sustainability and ongoing productivity of these fisheries, utilizes various metrics of fish productivity to determine serious harm. The goal of this systematic review is to assess the type of shoreline alteration and their reported effects on fish productivity outcomes relevant to the temperate regions of Canada. The primary goal is to answer the question “how do the characteristics of shoreline works/alteration activities affect temperate fish productivity? “This review will assist Fisheries and Oceans Canada in determining future information needs, developing standards for evaluating serious harm, and providing an evidence base for decision making. Furthermore, this review will also result in a database that will provide access to information relevant for determining the impacts of shoreline alteration on fish communities. We will conduct a systematic search using multiple online scientific and government databases as well as specialist sites to gather literature relevant to the temperate region of Canada that examines the impacts of shoreline alteration and development on fish productivity. We will consider studies globally, but will focus our research on those that include freshwater, or estuarine environments that have a coastal impact. Study data will be extracted and appraised for quality and compiled for a meta-analysis to be completed should the available data be adequate to do so. Relevant research outcomes will be evaluated by a range of measures used by authors to define productivity and its surrogates, including but not limited to fish yield, abundance, recruitment, body size, community index, species richness or diversity, and species density. Effect size and magnitude, frequency and duration data from the relevant studies will be extracted and assessed through a meta-analysis to quantify or estimate the overall effects of shoreline alteration and development types on fish productivity. The impact of habitat alteration magnitude (e.g. project size, project duration) and fish population and community characteristics (e.g. fish taxonomy, thermal or habitat preferences) on effect size will also be assessed using sub-group analyses.

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)0,081
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0810,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,015
Bibliométrie0,0210,014
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,011

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,289 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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