Reconstruction of Freshwater Fisheries Catches : Canada, Minnesota (USA), and ASEAN Countries
Notice bibliographique
Résumé
This Fisheries Centre Research Report presents ‘reconstructions’ of the catch of inland (i.e., freshwater) fisheries for all 10 provinces and 3 territories of Canada, for the U.S. state of Minnesota and for the 10- member countries of the Association of Southeast Asian Nations or ASEAN. These catch reconstructions, like the previous catch reconstruction of the marine fisheries catches of the world’s maritime countries performed by the Sea Around Us (see www.seaaround.us.org) are required because, unfortunately, the catch statistics submitted to the Food and Agriculture Organization of the UN (FAO) by its member countries are incomplete. These ‘official’ statistics do not include discards and usually ignore the catch of subsistence and recreational fisheries, the latter being an issue that is far worse in inland than in marine fisheries. Thus, in Canada, the ‘commercial’ fisheries whose catches are the only statistics reported to the FAO, make up a small fraction of overall catches, which are overwhelmingly dominated by recreational catches, i.e., fish killed for sport. This is the first of a series of which will be a series of Fisheries Centre Research Report by the Sea Around Us which will document the world’s inland fisheries catches. Thus, they will establish a baseline, which jointly with our marine catch reconstruction, will provide a realistic account, also available on our website, of the fish and invertebrates that have been extracted from the global ocean and the Earth’s inland waters. This should improve not only our evaluation of their contribution to our food security and livelihoods, but also of their impact on marine and freshwater biodiversity and animal welfare.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».