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Enregistrement W3180676180 · doi:10.1038/s41586-021-03397-3

Reply to: Shark mortality cannot be assessed by fishery overlap alone

2021· letter· en· W3180676180 sur OpenAlexaff
Nuno Queiroz, Nicolas E. Humphries, Ana Couto, Marisa Vedor, Ivo da Costa, Ana M. M. Sequeira, Gonzalo Mucientes, António M. Santos, Francisco J. Abascal, Debra L. Abercrombie, Kátya G. Abrantes, David Acuña-Marrero, André S. Afonso, Pedro Afonso, Darrell Anders, Gonzalo Araújo, Rándall Arauz, Pascal Bach, Adam Barnett, Diego Bernal, Michael L. Berumen, Sandra Bessudo Lion, Natalia P. A. Bezerra, Antonin V. Blaison, Barbara A. Block, Mark E. Bond, Ramón Bonfil, Russell W. Bradford, Camrin D. Braun, Edward J. Brooks, Annabelle Brooks, Judith Brown, Barry D. Bruce, Michael E. Byrne, Steven E. Campana, Aaron B. Carlisle, Demian D. Chapman, Taylor K. Chapple, John Chisholm, Christopher R. Clarke, Éric Clua, Jesse E. M. Cochran, Estelle Crochelet, Laurent Dagorn, Ryan Daly, Daniel Devia Cortés, Thomas K. Doyle, Michael Drew, Clinton Duffy, Thor Erikson, Eduardo Espinoza, Luciana C. Ferreira, Francesco Ferretti, John D. Filmalter, G. Chris Fischer, Richard Fitzpatrick, Jorge Fontes, Fabien Forget, Mark Fowler, Malcolm P. Francis, Austin J. Gallagher, Enrico Gennari, Simon Goldsworthy, Matthew Gollock, Jonathan R. Green, Johan A. Gustafson, Tristan L. Guttridge, Héctor M. Guzmán, Neil Hammerschlag, Luke Harman, Fábio Hissa Vieira Hazin, Matthew S. Heard, Alex Hearn, John C. Holdsworth, Bonnie J. Holmes, Lucy A. Howey, Mauricio Hoyos‐Padilla, Robert E. Hueter, Nigel E. Hussey, Charlie Huveneers, Dylan T. Irion, David Jacoby, Oliver J. D. Jewell, Ryan Johnson, Lance K. B. Jordan, Warren Joyce, C. Keating, James T. Ketchum, A. Peter Klimley, Alison A. Kock, Pieter Koen, Felipe Ladino, Fernanda de Oliveira Lana, James S. E. Lea, Fiona Llewellyn, Warrick S. Lyon, Anna MacDonnell, Bruno C. L. Macena, Heather Marshall, Jaime McAllister, Michael A. Meÿer, John J. Morris, Emily R. Nelson, Yannis P. Papastamatiou, César Peñaherrera‐Palma, Simon J. Pierce, François Poisson, Lina Maria Quintero, Andrew J. Richardson, Paul J. Rogers, Christoph A. Rohner, David Rowat, Melita Samoilys, Jayson M. Semmens, Marcus Sheaves, George L. Shillinger, Mahmood S. Shivji, Sarika Singh, Gregory B. Skomal, M. J. Smale, Laurenne B. Snyders, Germán Soler, Marc Soria, Kilian M. Stehfest, Simon R. Thorrold, Mariana Travassos Tolotti, Alison Towner, Paulo Travassos, John P. Tyminski, Frédèric Vandeperre, Jeremy J. Vaudo, Yuuki Y. Watanabe, Sam B. Weber, Bradley M. Wetherbee, Timothy D. White, Seán Williams, Patricia M. Zárate, Robert Harcourt, Graeme C. Hays, Mark G. Meekan, Michele Thums, Xabier Irigoien, Victor M. Eguı́luz, Carlos M. Duarte, Lara L. Sousa, Samantha J. Simpson, Emily J. Southall, David Sims

Notice bibliographique

RevueNature · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensUniversity of WindsorBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaAgence Nationale de la RechercheNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésFishingFisheryPelagic zoneRange (aeronautics)HabitatCatch per unit effortGeographyScale (ratio)Spatial ecologyEnvironmental scienceEcologyBiologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data used in linear-regression modelling are available on GitHub ( https://github.com/GlobalSharkMovement/GlobalSpatialRisk/tree/master/derived_data ). Data used to prepare the maps (shark relative spatial density, longline-fishing effort and shark–longline-fishing overlap and FEI) are available on GitHub ( https://github.com/GlobalSharkMovement/GlobalSpatialRisk ).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0740,056
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,008

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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