Editorial: Data-limited research in stock assessment to increase the understanding of fisheries resources and inform and improve management efforts
Notice bibliographique
Résumé
Editorial on the Research TopicData-limited research in stock assessment to increase the under- standing of fisheries resources and inform and improve manage- ment efforts Management thinker Peter Drucker is often quoted as saying "You can't manage what you can't measure."Drucker means that you cannot know whether or not you are successful unless success is defined and monitored.Such a quote is fully applicable to fishery science because only when we can estimate the status of stocks can we provide meaningful and successful management advice: that which gets measured gets managed.However, an increasing share of fishers' income is derived from fish from stocks whose status remains unassessed.In such situations, a simple rough model might be more useful than no model at all.The main reasons for the lack of assessment and associated formal harvest control rules are often associated to:lack of (quality) data to reliably inform a fully integrated stock assessment.limited capacity and funding.associated fishery characteristics, including inconsistent targeting practices, numerous unregulated operators, or profound cultural issues.the challenge of selecting from numerous possibilities and the most appropriate assessment and management options given the fishery's context.
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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 | 0,011 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,030 |
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 ».