Tensions in the communication of science advice on fish and fisheries: northern cod, species at risk, sustainable seafood
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Providing science-based advice can be challenging. Personal in its reflections, the story that follows asks throughout: What constitutes an appropriate model for the communication of science-based advice that best serves society? The first “front line,” in 1992, involved tenuous hypotheses on the collapse and recovery of Newfoundland's Northern cod (Gadus morhua), raising troubling questions about political influence on science-based advice and on its integrity. These questions subsequently motivated a critique written with two colleagues on the communication of science to decision-makers, provoking a telling invective from a government department in defence of the status quo. The story transitions to my 2000–2012 tenure as a member and then as chair of Canada's national body advising which species should be on the legally binding national at-risk register, illustrating how politically sensitive science-based advice can be objectively, effectively, and independently communicated, unfiltered by vested interests. Since 2009, I have served as independent science advisor on the sourcing of sustainable seafood to Canada's largest food retailer, providing a meaningful, impactful opportunity to advise their decision-makers. Science-based advice, free from political and advocacy-driven vested interests, is a requisite return for tax-supported investments in science. If provision of such advice is a “moral imperative,” as argued more than 60 years ago by C.P. Snow, then scientists are obliged to be the best advisors that we can be.
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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 | 0,031 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,074 |
| Communication savante | 0,032 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».