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Enregistrement W4243409738 · doi:10.1017/cbo9780511617966.007

Case Studies

2007· book-chapter· en· W4243409738 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingFisheryStock (firearms)Fish stockVariety (cybernetics)Fisheries managementFish <Actinopterygii>BusinessGeographyBiologyComputer scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter briefly describes five fisheries in which ITQs or related systems have recently been instituted. (See Ocean Studies Board 1999 for other case studies of ITQ fisheries.) The five fisheries cover a variety of species and fishing techniques. In most cases fish stocks were severely depleted, or in imminent danger of becoming so, when the ITQ system was initiated. In all cases the new management regime has apparently stemmed or reversed the depletion of the stock. Economically speaking, the results are less clear. Vessel owners are notably reluctant to provide details about the profitability of their operations, and few of the cited references include detailed cost data or profit estimates. Profitability is sometimes inferred from the fact that quota prices have increased over time. An alternative explanation is that the price increase is mere speculation. Without actual financial data the two explanations cannot be separated. Georges Bank Sea Scallop Fishery The Atlantic sea scallop is distributed over the Northwest Atlantic continental shelf, from the Gulf of St Lawrence to Cape Hatteras, with a major population on Georges bank off New England. Scallops, caught by bottom dredging, are processed at sea, the product being fresh or frozen scallop “meats” typically sold in stores and restaurants. The description given here is condensed from Repetto (2001) and Edwards (2002). Repetto compares the management system for US and Canadian fisheries, calling this a “natural experiment in fisheries management.”

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,004

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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