What are the impacts of small-scale dredging activities on inland fisheries productivity? A systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Small-scale dredging activities in freshwater bodies have the potential to impact habitats and food resources that fishes depend on, and ultimately impact fisheries productivity. This systematic review will explore the evidence base for small-scale dredging impacts on the indicators of fisheries productivity, and will help to inform management decisions that seek to reconcile biodiversity conservation and freshwater fisheries, with potentially disruptive anthropogenic activities in freshwater environments. This systematic review will examine, summarize and synthesize all available evidence on the impacts of small-scale dredging activities on surrogate indicators of fisheries productivity. All studies in freshwater habitats in temperate regions in both the Northern and Southern hemispheres will be considered. Both peer reviewed primary and grey literature will be included in the review, and searches will be conducted in academic journal databases, online search engines, and specialist websites. Study validity will be critically assessed to identify any risk of bias. Data will be presented as a narrative synthesis, and if sufficient good quality data are available, a meta-analysis will be performed.
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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 | 0,086 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,010 |
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 ».