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Enregistrement W3093584054 · doi:10.1002/fsh.10544

Can You Fish in a Pandemic? An Overview of Recreational Fishing Management Policies in North America During the COVID-19 Crisis

2020· article· en· W3093584054 sur OpenAlex
Yves Paradis, Simon Bernatchez, Dominique Lapointe, Steven J. Cooke

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.

Notice bibliographique

RevueFisheries · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensCarleton UniversityMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingRecreationContext (archaeology)BusinessRecreational fishingGovernment (linguistics)PandemicFisheryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Facing challenges of the COVID-19 pandemic, government agencies had to quickly react and provide guidelines for outdoor activities such as recreational fishing. Here we review information provided by provincial and state natural resource management agencies in North America during the March–April 2020 period to collate freshwater fishing regulations implemented during the pandemic. Among the 63 jurisdictions for which information was collected, 92% of jurisdictions kept the recreational fishing season open, asking anglers to practice social distancing at all times. Although recreational fishing was open in most jurisdictions, specific measures for anglers and for the fishing industry (e.g., fishing guides) were enforced to comply with public health rules. Some management agencies altered stocking practices, restricted fishing by non-residents, withdrew permits for competitive angling events, and instituted restrictions on the charter and guide industry. This overview of fishing regulations in North America in the context of a major pandemic provides fisheries managers a portrait of some measures taken by other jurisdictions.

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)0,000
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,232 · 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