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Enregistrement W2956945081 · doi:10.1080/1059924x.2019.1639576

Marine Forecasting and Fishing Safety: Improving the Fit between Forecasts and Harvester Needs

2019· article· en· W2956945081 sur OpenAlex
Joel Finnis, James Shewmake, Barb Neis, Devon Telford

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Agromedicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMitacsMarine Environmental Observation Prediction and Response Network
Mots-clésFishingConsistency (knowledge bases)Production (economics)General partnershipExtreme weatherFisheryEnvironmental resource managementClimate changeEnvironmental scienceBusinessComputer scienceEconomicsEcologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Weather is a key source of marine risk, but relationships between fishing activity, safety, and weather remain poorly understood. Critically, the fit between available marine forecast products, fish harvesters’ needs, and harvester’s decision-making processes has not been rigorously assessed. This paper addresses these gaps by documenting a) weather-related decision-making by harvesters, and its relationship to forecasts across multiple regions and fisheries on Canada’s East coast (Newfoundland) and b) the dynamics of forecast production priorities.Methods: A multi-disciplinary, community-engaged research approach, conducted in partnership with the Newfoundland and Labrador Fish Harvesting Safety Association (NL-FHSA). Data consist of semi-structured interviews with fish harvesters and weather forecasters, focused on marine forecast production and use.Results: Results emphasize that there is a subjective “art” to both production and use of marine forecasts. Forecasters and harvesters share several common values regarding forecasts, but different emphases: forecasters favor some combination of accuracy, consistency, and utility, while harvesters are largely concerned with utility. Finally, harvesters’ decision-making is based on nuanced and contextual interpretations of a few key hazards (winds and, to a lesser extent, waves).Conclusion: This community-engaged research has triggered experimentation with forecasts tailored to fisheries utility within Environment and Climate Change Canada (ECCC). It lays the groundwork for ongoing, mutually beneficial dialogue between forecasters and harvesters, engaging harvesters with the forecasting process while familiarizing forecasters with harvester’s decision-making processes. Ongoing industry partnerships (NL-FHSA) continue to sustain momentum from this study towards further enhancing the utility of future marine forecasts for small-scale harvesters.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,189 · 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