Fish(eries) management on the third rail: Defusing and advancing the dialogue on hatcheries and stocking for enhancement, conservation, and restoration through an innovative roundtable
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This feature reports on a roundtable session on aquaculture-aided fisheries enhancement, restoration, and conservation that was held at the 2024 Ninth World Fisheries Congress. The session aimed to foster constructive dialogue on the use of hatcheries and stocking programs for conservation purposes, a topic sometimes referred to as the “third rail” of fisheries management. The standing room-only session drew participants from around the world and a wide variety of aquaculture contexts. Using pre-session reflections, in-session discussions, and real-time feedback tools, the session encouraged open discussions on key challenges and promising practices and policies within aquaculture-aided enhancement, restoration, and conservation. Participants identified both established challenges and novel perspectives, particularly with respect to the sociocultural aspects of hatchery practices and the need for policies that acknowledge local contexts. The organizers considered the session to be a step forward in developing a robust and diverse community of practice interested in aquaculture-aided approaches.
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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 | 0,022 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».