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Enregistrement W2890096157 · doi:10.1111/cobi.13207

Food for Forest Fights

2018· article· en· W2890096157 sur OpenAlexaboutno aff
Pierre L. Ibisch

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has long been clear that fisheries have already had major impacts on target species and their supporting ecosystems (Jackson et al. 2001).However, the lack of reliable data on fishery catches, has not only impaired the ability to predict future stock size and the capacity to provide yields, but also seriously masked relevant trends and the scale of these impacts.Despite that, until now there has been only one source of data on global fishery catches since 1950: catch statistics assembled and disseminated annually by the Food and Agriculture Organisation of the United Nations (FAO).It is, however, widely known that this global data set, which relies on data reported by member countries, is not accurate mainly because most of its members underreport bycatch, discarded fish, and the catch of small-scale fisheries (Pauly & Zeller 2016).Therefore, the desperate need for accurate catch statistics and the move toward sustainable catches nicely set out both the context and purpose of The Global Atlas of Marine Fisheries.As a kind of expansion of the previous book In a Perfect Ocean: The State of Fisheries and Ecosystems in the North Atlantic Ocean (Pauly & Maclean 2003), this book is the first to provide detailed fishery catch data covering literally the entire world's oceans.It contains a collection of key results of The Sea Around Us Project, a project intended to document fisheries' impacts on marine ecosystems and to propose policies to mitigate those impacts.Structured in two main parts, part I exploring the global accounts and part II focusing on country and territory accounts, the book has its main emphasis on a well-structured system of catch reconstructions covering 61 years .Despite the debate over how reliable these techniques are (e.g., FAO 2016), in the lack of proper data, catch reconstructions are definitely a valuable attempt to assess the overall impact of global fisheries.In the first part, the first 5 of the 14 chapters are somewhat interconnected.In the first 3, the authors provide an effective introduction to the scientific rationale and technical features adopted to quantify the total marine fisheries through catch reconstructions.They wisely refer to the highly criticized but very influential paper by Worm et al. (2006), "Impacts of 1478

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1800,051

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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