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Enregistrement W2977223791 · doi:10.1111/faf.12403

A fresh look at inland fisheries and their role in food security and livelihoods

2019· article· en· W2977223791 sur OpenAlexfundno aff
Simon Funge‐Smith, Abigail Bennett

Notice bibliographique

RevueFish and Fisheries · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGarron Family Cancer CentreCollege of Engineering, Michigan State UniversityMichigan State University
Mots-clésLivelihoodFood securityFisheries lawFisheryAgricultureBusinessFisheries managementMarine fisheriesWork (physics)Environmental resource managementGeographyNatural resource economicsFish <Actinopterygii>FishingEconomicsBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The role of inland fisheries in livelihoods, food security and sustainable development is often overshadowed by the higher profile interest in ocean issues. Whilst inland fisheries' catch and contribution to global nutrition, food security and the economy, are less than that of marine fisheries, global‐level comparisons of fish production obscure considerable livelihood impacts in certain countries and sub‐national areas. To highlight these contributions, this paper synthesizes recent data and innovative approaches for assessing such livelihood contributions and their importance in countries with limited access to ocean resources and aquaculture. Inland fisheries are crucial for many socially, economically and nutritionally vulnerable groups of people around the world, but the challenges in monitoring inland fisheries preclude a complete understanding of the magnitude of their contributions. This situation is rapidly improving with increasing recognition of inland fisheries in development discourses, which has also encouraged research to enhance knowledge on the importance of inland fisheries. We review this work, including collated information published in a recent Food and Agriculture Organization report, to provide an up to date characterization of the state of knowledge on the role of inland fisheries.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations244
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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