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Enregistrement W4402771546 · doi:10.1139/facets-2024-0031

A One Health perspective on recreational fisheries

2024· article· en· W4402771546 sur OpenAlexafffundvenue
Steven J. Cooke, Andy J. Danylchuk, Joel Zhang, Vivian M. Nguyen, Len M. Hunt, Robert Arlinghaus, Kathryn J. Fiorella, Hing Man Chan, Tony L. Goldberg

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensUniversity of OttawaMinistry of Natural Resources and ForestryCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésRecreational fishingPerspective (graphical)FisheryRecreationFisheries scienceBusinessEnvironmental planningFish <Actinopterygii>Environmental scienceEnvironmental resource managementFisheries managementFishingComputer scienceEcologyBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,318 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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