Advancing an Ecosystem Approach in the Gulf of Maine
Notice bibliographique
Résumé
<i>Abstract</i>.—This chapter summarizes contributions to a theme session of the 2009 Gulf of Maine Science Symposium held in St. Andrew’s, New Brunswick in October, 2009. The session highlighted the present status of science required to observe, interpret, and predict changes in the Gulf of Maine ecosystem in the context of strategies for regional implementation of an ecosystem approach to management (EAM). Perspectives on present ecosystem approaches to Gulf of Maine fisheries management contrast the integrated ecosystem assessment approach by the U.S. National Oceanic and Atmospheric Administration, with the more incremental advancement to EAM based on traditional fisheries management practices undertaken by Fisheries and Oceans Canada. A section on contributions from the broader research community provides perspectives on observations and different approaches to analysis, including coupled physical biological modeling as a tool for the integration, interpretation, and prediction of multidisciplinary environmental data. The Atlantic Zonal Monitoring Program has established an observing system for physical and biological characteristics of Canadian coastal waters, and NERACOOS (the Northeast Regional Association of Coastal Ocean Observing Systems) is developing infrastructure for coordination of U.S. regional observing activities. A common theme is the need for more sustained time series of critical physical and biological variables that document change, especially in nearshore, coastal, and benthic habitats. Additionally, there is a need to development and maintain bridges to transfer new research knowledge, understanding, and analysis tools to the state, provincial, and federal agencies and fisheries management councils where EAM will be implemented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».