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Enregistrement W4285251755 · doi:10.23865/arctic.v13.3484

Canadian and Russian Fisheries Management in the Arctic: Complexities, Commonalities and Contrasts

2022· article· en· W4285251755 sur OpenAlexaffabout
David VanderZwaag, Vitalii Vorobev, Olga Koubrak

Notice bibliographique

RevueArctic review on law and politics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisheries managementFisheries lawDevolution (biology)ArcticFisheryFisheries scienceCorporate governanceIndigenousThe arcticEcosystem approachBusinessPolitical scienceEnvironmental resource managementFishingGeographyEcosystemEconomicsOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reviews and compares Canadian and Russian approaches to Arctic fisheries management through a three-part format. First, the complex array of laws and policies applicable to Arctic fisheries is described for each country. How Canada and Russia have addressed international fishery issues is also highlighted, including their participation in the 2018 Central Arctic Ocean Fisheries Agreement. Second, commonalities in fisheries governance approaches are summarized, including national commitments to implement precautionary and ecosystem approaches. Finally, contrasts in Arctic fisheries management are discussed. Major differences include the greater devolution of management responsibilities by Canada to Indigenous communities through land-claim agreements and co-management arrangements and Russia’s greater success in formalizing bilateral fisheries management arrangements with its neighbours.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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