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Enregistrement W6887916641 · doi:10.17895/ices.pub.5681

Working Group on the Northwest Atlantic Regional Sea (WGNARS)

2019· article· en· W6887916641 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Working groupWork (physics)Process (computing)Product (mathematics)SuiteFisheries management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Working Group on the Northwest Atlantic Regional Sea (WGNARS) aims to develop the Integrated Ecosystem Assessment (IEA) capacity in the Northwest Atlantic region to support ecosystem approaches to science and management. IEAs are an iterative process that incorporate all aspects of an ecosystem, including humans, during the decision-making process to better ad-dress trade-offs within and between sectors. The working group has developed a process for assessing and communicating indicators that has been incorporated into the State of the Ecosys-tem reports produced annually in the United States. The same suite of indicators have been used in an ecological risk assessment of the Mid-Atlantic Bight for the Mid-Atlantic Fisheries Manage-ment Council. The working group continues to develop alternative models that represent the marine ecology and human systems at multiple scales. The working group’s annual meeting highlighted the work that has been accomplished through an open-science symposium that ad-dressed the usefulness of the IEA approach as well as what needs to be done to move forward with an ecosystem approach to management. In the coming years, the working group will con-tinue to focus on developing the capacity for IEAs within the United States and Canada. Em-phasis will be placed on utilizing the advantages of open science principles to gain efficiency in product development as management requests are often faster than scientific processes. The working group will continue to emphasize the value of incorporating human dimensions and improving communication. The main goal will be to expand the scope of IEAs beyond fisheries and include another sector such as wind energy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,015

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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