Reply to: ‘Flooding is a key driver of the Tonle Sap dai fishery in Cambodia’
Notice bibliographique
Résumé
We empirically analyzed 1 an industrial-scale ‘ Dai ’ fishery (2000/2001–2014/2015) presenting the signatures of indiscriminate fishing effects on the Tonle Sap’s fish community. Halls and Hortle 2 suggest that apparent recent changes in Tonle Sap’s fish catch are more likely to reflect changing hydrological conditions than fishing-down effects, possibly caused by climate change and hydropower development. In addition, they question (1) the use of the Dai fishery data from 2000/01 onwards, as the fishery has been assessed since 1994 3 , 4 ; (2) the Dai data being generated from a ‘standardized biological catch assessment’; (3) the explanation of compensatory response from small-bodied species in stabilizing the Dai seasonal catches; and (4) the mean fish weight used in 1 being subject to ‘sampling related bias’. Finally, they claim that fishing effort from Tonle Sap may have declined as a result of fishing lot removal since 2012, and conclude that our findings may distract attention from irreversible and growing threats to fisheries caused by ongoing hydropower dam developments. We appreciate Halls and Hortle’s contributions and the opportunity to discuss these issues.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».