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Enregistrement W3135897697 · doi:10.1016/j.oneear.2021.02.004

Exploring the future of fishery conflict through narrative scenarios

2021· article· en· W3135897697 sur OpenAlex

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

RevueOne Earth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesCentre of Excellence for Coral Reef Studies, Australian Research CouncilCrafoordska Stiftelsen
Mots-clésNarrativeFisheryBusinessEnvironmental resource managementSociologyEconomicsBiologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies suggest that the pervasive impacts on global fishery resources caused by stressors such as overfishing and climate change could dramatically increase the likelihood of fishery conflict. However, existing projections do not consider wider economic, social, or political trends when assessing the likelihood of, and influences on, future conflict trajectories. In this paper, we build four future fishery conflict scenarios by considering multiple fishery conflict drivers derived from an expert workshop, a longitudinal database of international fishery conflict, secondary data on conflict driver trends, and regional expert reviews. The scenarios take place between the years 2030 and 2060 in the North-East Atlantic (“scramble for the Atlantic”), the East China Sea (“the remodeled empire”), the coast of West Africa (“oceanic decolonization”), and the Arctic (“polar renaissance”). The scenarios explore the implications of ongoing trends in conflict-prone regions of the world and function as accessible, science-based communication tools that can help foster anticipatory governance capacity in the pursuit of future ocean security.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,172 · 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