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Enregistrement W2804254788 · doi:10.1186/s13750-018-0119-1

What are the impacts of small-scale dredging activities on inland fisheries productivity? A systematic review protocol

2018· review· en· W2804254788 sur OpenAlexafffund
Belinda Ward-Campbell, Brent Valere

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Evidence · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaMcMaster University
Mots-clésDredgingProductivityFisheryEnvironmental resource managementScale (ratio)FishingHabitatResource (disambiguation)BiodiversityFisheries managementGeographyEnvironmental scienceEcologyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,017
Bibliométrie0,0190,013
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,010

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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