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Enregistrement W2804677964

The Use of Artificial Reefs for Recreational Diving

2017· article· en· W2804677964 sur OpenAlexaboutno aff
Tuğçe Şensurat Genç, Aytaç Özgül, Altan Lök

Notice bibliographique

RevueTurkish Journal of Maritime and Marine Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScuba divingRecreationReefArtificial reefTourismDestinationsGeographyFisheryMarine ecosystemCoral reefEnvironmental resource managementOceanographyEcosystemEcologyEnvironmental scienceArchaeologyGeologyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scuba diving has become a burgeoning branch of the tourism service. Various activities of recreational diving do not especially necessitate natural reefs-any varied vehicle such as ship, plane and other large structures may be adequately attractive. Coastal groups are turning to these structures by the way of supplying new locations for scuba diving tourists. Despite the lack of a global database, our literature review indicated extensive use of artificial reefs for recreation in the United States, currently viewed as the pioneering puissance and professional in the field. Moreover, the Canadian and Australian governments have both promoted several “ships to reef” programs focused on recreation. However, the used of three-dimensional structures (ships, planes etc.) as artificial reefs in sensitive ecosystems such as the Mediterranean and Red Sea is not a common practice. Although scuba divers are interested in such type of structures, ships to reef is a matter of debate especially in the Mediterranean region. In Turkey, a National Artificial Reef Program was drafted in 2008, however there is no regulation at present about intentionally sinking a ship for the creation of recreational diving destinations. The aim of this review was to investigate the use of man-made structures as artificial reefs for recreational diving around the world.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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