Building an expert judgment-based model of mangrove fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Mangroves are critically important habitats for fisheries, bothfor their resident fish, crustacean, and mollusk populations and as nurserygrounds for the target species of offshore fisheries. However, the spatial variationin the benefits provided by mangroves to fisheries is poorly understood.Based on expert knowledge of mangrove ecology and fisheries biology, we developeda preliminary model of the spatial distribution of benefits to fisheriesfrom mangroves. The preliminary model covers the environmental factors thatdetermine the amount of fish, crustaceans, mollusks, and other fishery targetspecies produced by mangrove areas (termed “potential fish production”) andthe socioeconomic variables that determine the level of fishing in any given location.The combination of these two outputs gives the predicted catch. Potentialfish production is predicted to be highest where there is high freshwater andnutrient input to mangroves, such as in large estuaries. At large seascape scales,total mangrove area is also an important driver. Fishing effort is highest closeto human populations, which provide both the fishers and the markets for theircatch. The model is qualitative and has not been parameterized with field dataand, as such, should only be considered as a first step towards understandingthe spatial variation in the benefits that mangroves provide to fisheries.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».