Improving communication: the key to more effective MSE processes
Notice bibliographique
Résumé
The use of management strategy evaluation (MSE) to design and test candidate fisheries management approaches is expanding globally. Participation of managers, scientists, and stakeholders should be an integral component of the MSE process. Open and effective communication among these groups is essential for the success of the MSE and the adoption of the management approach based on it. The highly technical nature of MSE and newness of the approach to many audiences present considerable communication challenges and have, unfortunately, slowed progress in some cases. We draw on diverse experiences with MSE to identify two areas in which the implementation of MSE in multinational fora may be improved: (i) the use of formally constituted “intermediary groups” as a forum for exchange at the management–science interface and (ii) the development of engaging, yet uncomplicated, visual communication tools for conveying key results to different audiences at each stage. While our focus is the MSE processes underway in the regional fisheries management organizations for tunas and tuna-like species, the advice provided is also pertinent for other fisheries, international and domestic alike, pursuing MSE.
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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 | 0,159 | 0,259 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,016 |
| Communication savante | 0,022 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».