Fifteen years of Canada’s <i>Species at Risk Act</i>: Evaluating research progress for aquatic species in the Great Lakes – St. Lawrence River basin<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
More than 15 years have passed since Canada’s Species at Risk Act was enacted. To evaluate scientific progress in support of the Act, we identified research accomplishments up to 2017 for imperilled aquatic species in the Great Lakes – St. Lawrence River basin based on recovery documents and an expert survey, spanning 1182 activities across 68 research topics for 45 fish and mussel species. Greatest progress was observed for population ecology (38% of activities with major progress) and habitat science (28%), with comparably less progress on threats (mechanisms and impacts; 19%) and recovery (threat mitigation and reintroduction; 21%). As a result of lagging progress, threat and reintroduction topics were prioritized for a Canadian Freshwater Species at Risk Research Network (SARNET; 2017–2020), which focused on addressing key knowledge gaps with novel applications. This special issue outlines the SARNET projects, which span novel field, laboratory, and analytical activities. Continued research investment into novel and existing approaches is necessary to advance scientific achievements for fishes and mussels in support of the Species at Risk Act in Canada.
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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 | 0,020 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».