Theme Session L – Evaluating ecosystem-based management performance: examples of success (co-sponsored by PICES)
Notice bibliographique
Résumé
Book of abstracts of theme session L:Evaluating ecosystem-based management performance: examples of successConveners: Alida Bundy (Canada), Janne Haugen (USA), Mark Dickey-Collas (UK/Netherlands), Xuelei Zhang (China)CM 694: Design and implementation of compensation framework for marine ecological loss based on ecosystem services: a case study in China Shang Chen, Shuai He, Tao Xia, Linhua HaoCM 704: Status and prospect of ecosystem-based fisheries management in ChinaCM 753: Handing over the ecosystem approach to fisheries (EAF) baton to the fishing industry – a possible way for South Africa to progress ecosystem-based management within the fishing sectorCM 782: Developing EBM performance measures when some objectives are more equal than othersCM 793: Quantifying ecosystem-based management efficacy: A multifaceted performance assessmentCM 868: The elephant in the room: ecosystem-based management in CanadaCM 873: Local Ecological Knowledge and Ecosystem-Based Management: Insights from the CaribbeanCM 1100: A framework and tool for assessing ecosystem-based marine spatial planningCM 1118: Test, learn, adapt: applying policy evaluation to understand the impact of ecosystem based managementCM 1137: The ICES Framework for Ecosystem-Informed Science and Advice (FEISA): risk-based integration and performance evaluation across natural and social sciencesCM 1191: Past insights for modern ecosystem-based management: what can we learn from past practices?CM 1192: Originating from Values: Ecosystem-based Management in the Vega Archipelago, NorwayCM 1218: Concept usage and ambiguity in the (Dutch) North Sea governance system for applying ecosystem-based management
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,158 | 0,065 |
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 ».