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Enregistrement W3208695099 · doi:10.1007/s10745-021-00277-2

Inuit and Local Knowledge on the Marine Ecosystem in Ilulissat Icefjord, Greenland

2021· article· en· W3208695099 sur OpenAlexaboutno aff
Sascha Schiøtt, Pelle Tejsner, Søren Rysgaard

Notice bibliographique

RevueHuman Ecology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAage V. Jensens FondePinngortitaleriffik
Mots-clésFjordFishingFisheryBayOceanographyGeographyClimate changeOverexploitationMarine ecosystemClearingCommercial fishingEcosystemGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The interview survey conducted in Ilulissat, Ilimanaq, and Qasigiannguit in Greenland during March–April 2019 showed that the local fishers are changing fishing strategies and adapting to a changing environment caused by climate change. The main fjord of Ilulissat Icefjord is usually filled with icebergs year-round, making it impossible to navigate. Currently, there are more ice clearing events in Ilulissat Icefjord during the winter than previously. The traditional pattern of going fishing using dogsled is changing and fishing from boats occurs, whenever the main fjord clears of ice. The poorer sea ice conditions in the southern branch of the fjord system, combined with the fact that it is increasingly challenging to reach fishing sites, have resulted in fishers from Qasigiannguit not going to the Icefjord as much as they used to. Ilulissat Icefjord is by any means considered important fishing and hunting ground by locals, as both Greenland halibut and ringed seals are known to be of larger size inside the fjord system, when compared to those caught in Disco Bay. The locals use Ilulissat Icefjord during a limited period of the year, and the fjord is therefore said to be protected from overexploitation. They observe the immediate effects of climate change from changes in the ice conditions, a change in the fjord's accessibility, and the occurrence of Atlantic cod, which were not present in the fjord system in such numbers before.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,357
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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