Building evidence around ghost gear: Global trends and analysis for sustainable solutions at scale
Notice bibliographique
Résumé
Abandoned, lost or discarded fishing gear (ALDFG) comprises a significant amount of global marine debris, with diverse impacts to marine environments, wildlife, and the fishing industry. Building evidence on ALDFG is critical to holistically understand the marine debris issue, and to inform the development of solutions that reduce amounts of ALDFG sources and recover existing gear. Substantial work has been and continues to be undertaken around the world to collect data on ALDFG, much of which remains unpublished. To provide a global picture of data on ALDFG, we organized a technical session that brought together seven ALDFG leaders to share their expertise in data collection, retrieval, and awareness-raising. This paper summarizes the technical session to highlight: 1) case studies that feature innovative approaches to ALDFG data collection and retrieval; 2) examples of opportunities to fill data gaps and improve our understanding of wildlife ingestion of and entanglement in ALDFG; and 3) awareness-raising through the development of a publicly accessible global ALDFG database.
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 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 | 0,082 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,047 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».