MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4366808821 · doi:10.47886/9781934874707.ch20

Freshwater Fisheries in Canada: Historical and Contemporary Perspectives on the Resources and Their Management

2023· book-chapter· en· W4366808821 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmerican Fisheries Society eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverexploitationFisheries managementFisheries scienceFisheries lawFisherySustainabilityGeographyEnvironmental resource managementFishingEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract.—Maintaining the viability and sustainability of freshwater fisheries lies at the heart of the intersection between fisheries science, management, and policy. In response to changing biotic and abiotic drivers, fisheries science has advanced considerably in recent years, becoming more integrative, multi-disciplinary, and diverse. We have not only gained a better understanding of fish, ecosystems, and fisheries, but have started to bridge the gap between science, management, and policy. Despite notable successes of fisheries science and management in Canada, our fisheries face a number of threats, including climate change, invasive species, habitat degradation, regulated rivers and water demands, and overexploitation. How we address these threats will be determined in part by the way we value knowledge from diverse sources. With such uncertainty on the horizon, there is value in taking a philosophical view of the future of freshwater fisheries in Canada. Our objective is to provide an overview of risk factors relevant to Canadian freshwater fisheries from the perspectives of a diverse team of primarily early-career fisheries scientists. We integrate our prognostications to provide an outlook for the future of freshwater fisheries science, management, and policy in Canada.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,155 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Fisheries Society eBooksMême sujetFish Ecology and Management StudiesTravaux en français237 207