Integrating diverse objectives for sustainable fisheries in Canada
Notice bibliographique
Résumé
An interdisciplinary team of academics and representatives of fishing fleets and government collaborated to study the emerging requirements for sustainability in Canada’s fisheries. Fisheries assessment and management has focused on biological productivity with insufficient consideration of social (including cultural), economic, and institutional (governance) aspects. Further, there has been little discussion or formal evaluation of the effectiveness of fisheries management. The team of over 50 people (i) identified a comprehensive set of management objectives for a sustainable fishery system based on Canadian policy statements, (ii) combined objectives into an operational framework with relevant performance indicators for use in management planning, and (iii) undertook case studies that investigated some social, economic, and governance aspects in greater detail. The resulting framework extends the suite of widely accepted ecological aspects (productivity and trophic structure, biodiversity, and habitat–ecosystem integrity) to include comparable economic (viability and prosperity, sustainable livelihoods, distribution of access and benefits, regional–community benefits), social (health and well-being, sustainable communities, ethical fisheries), and institutional (legal obligations, good governance structure, effective decision-making) aspects of sustainability. This work provides a practical framework for implementation of a comprehensive approach to sustainability in Canadian fisheries. The project also demonstrates the value of co-construction of collaborative research and co-production of knowledge that combines and builds on the strengths of academics, industry, and government.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».