MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2962981403 · doi:10.1038/s41586-019-1444-4

Global spatial risk assessment of sharks under the footprint of fisheries

2019· article· en· W2962981403 sur OpenAlexaff
Nuno Queiroz, Nicolas E. Humphries, Ana Couto, Marisa Vedor, Ivo da Costa, Ana M. M. Sequeira, Gonzalo Mucientes, António M. Santos, Francisco J. Abascal, Debra L. Abercrombie, Kátya G. Abrantes, David Acuña-Marrero, André S. Afonso, Pedro Afonso, Darrell Anders, Gonzalo Araújo, Rándall Arauz, Pascal Bach, Adam Barnett, Diego Bernal, Michael L. Berumen, Sandra Bessudo Lion, Natalia P. A. Bezerra, Antonin V. Blaison, Barbara A. Block, Mark E. Bond, Ramón Bonfil, Russell W. Bradford, Camrin D. Braun, Edward J. Brooks, Annabelle Brooks, Judith Brown, Barry D. Bruce, Michael E. Byrne, Steven E. Campana, Aaron B. Carlisle, Demian D. Chapman, John Chisholm, Christopher R. Clarke, Éric Clua, Jesse E. M. Cochran, Estelle Crochelet, Laurent Dagorn, Ryan Daly, Daniel Devia Cortés, Thomas K. Doyle, Michael Drew, Clinton Duffy, Thor Erikson, Eduardo Espinoza, Luciana C. Ferreira, Francesco Ferretti, John D. Filmalter, G. Chris Fischer, Richard Fitzpatrick, Jorge Fontes, Fabien Forget, Mark Fowler, Malcolm P. Francis, Austin J. Gallagher, Enrico Gennari, Simon Goldsworthy, Matthew Gollock, Jonathan R. Green, Johan A. Gustafson, Tristan L. Guttridge, Héctor M. Guzmán, Neil Hammerschlag, Luke Harman, Fábio Hissa Vieira Hazin, Matthew S. Heard, Alex Hearn, John C. Holdsworth, Bonnie J. Holmes, Lucy A. Howey, Mauricio Hoyos‐Padilla, Robert E. Hueter, Nigel E. Hussey, Charlie Huveneers, Dylan T. Irion, David Jacoby, Oliver J. D. Jewell, Ryan Johnson, Lance K. B. Jordan, Salvador J. Jorgensen, Warren Joyce, C. Keating, James T. Ketchum, A. Peter Klimley, Alison A. Kock, Pieter Koen, Felipe Ladino, Fernanda de Oliveira Lana, James S. E. Lea, Fiona Llewellyn, Warrick S. Lyon, Anna MacDonnell, Bruno C. L. Macena, Heather Marshall, Jaime McAllister, Rory McAuley, Michael A. Meÿer, John Morris, Emily R. Nelson, Yannis P. Papastamatiou, Toby A. Patterson, César Peñaherrera‐Palma, Julian G. Pepperell, François Poisson, Lina Maria Quintero, Andrew J. Richardson, Paul J. Rogers, Christoph A. Rohner, David Rowat, Melita Samoilys, Jayson M. Semmens, Marcus Sheaves, George L. Shillinger, Mahmood Shivji, Sarika Singh, Gregory B. Skomal, M. J. Smale, Laurenne B. Snyders, Germán Soler, Marc Soria, Kilian M. Stehfest, John D. Stevens, Simon R. Thorrold, Mariana Travassos Tolotti, Alison Towner, Paulo Travassos, John P. Tyminski, Frédèric Vandeperre, Jeremy J. Vaudo, Yuuki Y. Watanabe, Sam B. Weber, Bradley M. Wetherbee, Timothy D. White, Seán Williams, Patricia M. Zárate, Robert Harcourt, Graeme C. Hays, Mark G. Meekan, Michele Thums, Xabier Irigoien, Victor M. Eguı́luz, Carlos M. Duarte, Lara L. Sousa, Samantha J. Simpson, Emily J. Southall, David W. Sims

Notice bibliographique

RevueNature · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensUniversity of WindsorBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundSave Our Seas FoundationXunta de GaliciaAgence Nationale de la RechercheFundação para a Ciência e a TecnologiaNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésPelagic zoneFishingFisheryFisheries managementBycatchGeographyFootprintSpatial ecologyEnvironmental scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations394
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueNatureMême sujetIchthyology and Marine BiologyTravaux en français237 207