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Enregistrement W3158604261 · doi:10.1139/cjfas-2021-0002

Research priorities for the management of freshwater fish habitat in Canada

2021· article· en· W3158604261 sur OpenAlexafffundvenueabout
Cody J. Dey, Adam I. Rego, Michael J. Bradford, Keith D. Clarke, Katherine McKercher, Neil J. Mochnacz, Alex de Paiva, Karin C. Ponader, Lisa Robichaud, Amanda K. Winegardner, Court Berryman, Paul J. Blanchfield, Christine M. Boston, D. C. Braun, Jacob W. Brownscombe, C.I. Burbidge, Stuart Campbell, Alicia A. Cassidy, Cindy Chu, Steven J. Cooke, Daniel Coombs, J. A. Cooper, R. Allen Curry, M. Cvetkovic, Andréanne Demers, Margaret F. Docker, Andrea Doherty, Susan E. Doka, Karen M. Dunmall, Brie A. Edwards, Eva C. Enders, Neil Fisher, Marika Gauthier-Ouellet, W.R. Glass, Les N. Harris, Caleb T. Hasler, Jaclyn M. Hill, Scott G. Hinch, Emma E. Hodgson, Jason Hwang, Ken M. Jeffries, Lonnie King, Rick Kiriluk, Rob Knight, Alex Levy, J. Steve Macdonald, Robert Mackereth, Rob McLaughlin, Charles K. Minns, Jonathan W. Moore, Karine Nantel, Chantal Nessman, Claude Normand, Constance M. O’Connor, Joclyn E. Paulić, Laura J. Phalen, John R. Post, Thomas C. Pratt, Scott M. Reid, C. Alwyn Rose, Jordan S. Rosenfeld, Karen E. Smokorowski, Darrin Rex Sooley, Mark K. Taylor, Jason R. Treberg, Jacques Trottier, Tyler D. Tunney, Marie-Pierre Veilleux, Doug Watkinson, Dean Watts, Karen Winfield, Jacob P. Ziegler, Jonathan D. Midwood, Marten A. Koops

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of TorontoMinistry of EnvironmentUniversity of GuelphMinistry of Energy, Northern Development and MinesFisheries and Oceans CanadaUniversity of British ColumbiaMinistry of the Environment, Conservation and ParksParks CanadaBedford Institute of OceanographyUniversity of WinnipegToronto and Region Conservation AuthorityUniversity of New BrunswickWildlife Conservation Society CanadaAsia Pacific Foundation of CanadaCarleton UniversityGovernment of CanadaMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of ManitobaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaLakehead University
Mots-clésHabitatFreshwater ecosystemFisheries managementFreshwater fishEnvironmental resource managementFisheryAquatic ecosystemPrioritizationEcosystem-based managementFish <Actinopterygii>Fisheries scienceFish habitatEnvironmental planningSustainable managementGeographyBusinessEcologyEcosystemSustainabilityBiologyFishingEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective management of freshwater fish habitat is essential to supporting healthy aquatic ecosystems and sustainable fisheries. In Canada, recent changes to the Fisheries Act enhanced the protection of fish habitat, but application of those provisions relies on sound scientific evidence. We employed collaborative research prioritization methods to identify scientific research questions that, if addressed, would significantly advance the management of freshwater fish habitat in Canada. This list was generated by a diverse group of freshwater fish experts, including substantial contributions from practitioners who administer provisions of the Fisheries Act. The research questions generated in this study identify priority topics for future research, while highlighting issues that could be addressed with different funding models. As a result, this study should support evidence-based management of Canada’s aquatic resources by identifying scientific knowledge gaps faced by practitioners, and suggesting mechanisms to address them. Given the important contribution of Canadian freshwater systems to global ecosystem values, and the similar scientific challenges facing fish habitat managers in other jurisdictions, this study is likely to have broad applicability.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0130,003
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeQualitatif
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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