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Enregistrement W4381382532 · doi:10.1080/00779954.2023.2222761

Strengthening the role of blue foods in coastal Pacific food systems

2023· article· en· W4381382532 sur OpenAlexaff
Colette C. C. Wabnitz, Rosamond L. Naylor, Neville Smith, Alisi Tuqa, Jim Leape

Notice bibliographique

RevueNew Zealand Economic Papers · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsperityFood systemsGeographyClimate changeBusinessCorporate governanceEnvironmental planningEnvironmental resource managementFisheryNatural resource economicsEconomic growthFood securityEcologyEnvironmental scienceEconomicsAgricultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blue foods, primarily coastal pelagic fish, reef fish, and invertebrates, are integral to coastal food systems in Pacific Island Countries and Territories (PICTs) and are increasingly embedded in food policy platforms. This paper discusses the collaborative development of a Blue Food Assessment for the Pacific (BFA-P). The BFA-P aims to strengthen the role of blue foods in food systems thinking and actions in PICTs in the face of climate change, a dependence on food imports, and high rates of diet-related non-communicable diseases. It focuses on six main research themes that support a coastal food systems approach to improve environmental outcomes, nutrition and human health, and social and economic objectives in PICTs. Climate change, effective governance, innovative partnerships, and equity underpin all areas of research. Combining current scientific evidence with traditional and indigenous knowledge will be essential for sustaining coastal Pacific food systems and the long-term resilience and prosperity of Pacific people.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,995

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,289
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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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