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Enregistrement W6904751211 · doi:10.14288/1.0445409

Reconstruction of Freshwater Fisheries Catches : Canada, Minnesota (USA), and ASEAN Countries

2024· article· en· W6904751211 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscardsFishingMarine fisheriesSubsistence agricultureFisheries managementRecreationFood securityRecreational fishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,015
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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