Individual-Based Model use in Marine Policy
Notice bibliographique
Résumé
Individual-based models (IBMs) are increasingly used in marine conservation research, making this is an ideal time to assess IBM use in marine policy.IBMs can contribute important information to marine management and policy questions, as they offer complex methods of understanding ecosystems and animal behaviour, by allowing for heterogeneity in both individuals and environments.A review of 108 international peer-review publications utilizing marine IBMs was conducted using Web of Science (WoS).It was determined that 55% of the WoS articles claimed that the IBMs were relevant or important to marine conservation policy or management.A relevant English-language policy document was located for 83% of the IBMs, but only 32% were cited, while 85% of the same policy documents cited a different, non-IBM, modelling method.A separate survey of 175 policy documents from the Government of Canada was conducted.Of the 60 that contained citations, zero documents cited an IBM, while 75% cited a different modelling method.Of 407 webpages reviewed from the National Oceanic and Atmospheric Administration, the New Zealand Department of Conservation, and the UK Government website, only 4% referenced IBMs.This research demonstrates that, despite claims of usefulness by researchers, IBMs are not used to inform policy, while other model methods are commonly cited.Modellers should not assume that their model will inherently be useful for policy and should instead ensure that they are: 1) addressing a policy need; and 2) making the information accessible to policymakers by crafting a communication plan and/or joining a relevant boundary organization.
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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 | 0,110 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,017 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».