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Enregistrement W4417302730 · doi:10.1007/978-3-031-99739-6_25

Best Practices for Understanding Recreational Fishers

2025· book-chapter· en· W4417302730 sur OpenAlexaff
Brett T. van Poorten, Len M. Hunt, Robert Arlinghaus, Abigail J. Lynch, Kevin L. Pope

Notice bibliographique

RevueFish & fisheries series/Fish and fisheries series (Print) · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestrySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBest practiceRecreationClosing (real estate)Process (computing)Work (physics)Variety (cybernetics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this closing chapter of our edited book, we summarize what we believe are best practices for understanding recreational fishers. Fishers are an integral part of the recreational fishery social-ecological system, and we emphasize the importance of placing them in that context. We begin with an overview of the process of developing a project and conclude with some broad suggestions for standardising approaches to gather data from and about fishers, mainly focusing on social science methods. Throughout, we emphasize tactics to promote the development of inter- and transdisciplinary tools and processes, as a means of more fully understanding the full social-ecological system. This chapter draws from methodological details and suggestions developed throughout this book; we describe how they work together but point the reader to these specific chapters to further understand how to build interdisciplinarity into research and management.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,183 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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