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Enregistrement W4413418647 · doi:10.1093/fshmag/vuaf074

The climate change crisis: A call for action by Past Presidents of the American Fisheries Society

2025· article· en· W4413418647 sur OpenAlexaff
Scott A. Bonar, Charles C. Coutant, Ron Essig, Mary C. Fabrizio, William L. Fisher, Robert M. Hughes, Wayne A. Hubert, Christopher C. Kohler, Steve L. McMullin, Christine M. Moffitt, Brian R. Murphy, Henry A. Regier

Notice bibliographique

RevueFisheries · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCall to actionAction (physics)Climate changeFisheryPolitical scienceBusinessEcologyBiologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We, AFS Past Presidents, assert human- caused climate change must be combatted now if we wish to conserve the world’s aquatic ecosystems and fisheries. Failing to respond to efforts restricting climate change research, scientific knowledge sharing, and management strategies to alleviate human- caused climate change will have dire consequences for human societies and our planet. Here we briefly review the history of human-caused climate change, its mechanisms, and how American Fisheries Society members have researched and documented its effects on aquatic ecosystems over the years. We call upon everyone interested in functioning aquatic ecosystems to convey and build upon the strength of evidence supporting the understanding of human-caused climate change – despite climate change denials arising in public policy. We especially encourage reaching the broader public on the climate issue via popular publications, social media, presentations to user groups, displays, and both direct contact and encouragement of family, friends and other organizations to contact elected officials about the climate issue. Our duty to future generations requires us to use all available tools to influence policy in ways that will avert global crises.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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