A One Health perspective on recreational fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Recreational fisheries involve an intimate connection between people, individual fish, and the environment. Recreational fishers and their health crucially depend on healthy fish and ecosystems. Similarly, fish and ecosystems can be impacted by the activities of people including recreational fishers. Thus, amplified by the global interest in recreational fishing, we posit that recreational fishing is particularly suited as an empirical system to explore a One Health perspective, with a goal of creating pathways to better manage such socio-ecological systems for the benefit of people, fish, and the environment. Although zoonoses are uncommon in fishes, fish can carry pathogens, biotoxins, or contaminants that are harmful to people. When captured and released, fish can experience stress and injuries that may promote pathogen development. Similarly, when humans contribute to environmental degradation, not only are fish impacted but so are the humans that depend on them for nutrition, livelihoods, culture, and well-being. Failure to embrace the One Health perspective for recreational fisheries has the potential to negatively impact the health of fish, fisheries, people, society, and the aquatic environment—especially important since these complex social–ecological systems are undergoing rapid change.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,025 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».