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Enregistrement W4387025491 · doi:10.1038/s43016-023-00844-4

Fishing for subsistence constitutes a livelihood safety net for populations dependent on aquatic foods around the world

2023· article· en· W4387025491 sur OpenAlexaff
John Virdin, Xavier Basurto, Gianluigi Nico, Sarah Harper, María del Mar Mancha-Cisneros, Stefania Vannuccini, Molly Ahern, Christopher M. Anderson, Simon Funge‐Smith, Nicolás L. Gutiérrez, David J. Mills, Nicole Franz

Notice bibliographique

RevueNature Food · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesOak Foundation
Mots-clésSubsistence agricultureLivelihoodFishingFisherySafety netPovertyGeographyScale (ratio)Poverty trapSocioeconomicsAgricultural economicsEconomicsEconomic growthAgricultureEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fishing for subsistence constitutes a livelihood safety net for poverty, malnutrition and gender inequality for populations dependent upon aquatic foods around the world. Here we provide global estimates showing that almost the same amount of small-scale fishers engage in subsistence fishing at some point during the year as in commercial employment and use subsistence estimates to measure small-scale fisheries' livelihood safety net function. In 2016, we estimate that 52.8 million people were engaged in subsistence fishing at some point during the year, while another 60.2 million people were commercially employed (90% of global fisheries employment). From 14 country case studies, it was possible to estimate that the subsistence catch provided an average apparent intake of six nutrients critical for positive health outcomes, equivalent to 26% of the recommended daily nutrient intake for 112.5 million people, higher than the national average contribution of beef or poultry.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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

Citations50
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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