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Enregistrement W6925226505 · doi:10.17895/ices.pub.24699228.v1

Marine aquaculture in a changing ocean

2019· other· en· W6925226505 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2019
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquacultureContext (archaeology)Intertidal zoneSustainabilityMarine ecosystemMarine research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conveners: Ben Halpern (USA), Halley Froehlich (USA), Gesche Krause (Germany). No abstracts are to be cited without prior reference to the author.Aquaculture’s place in the landscape of food’s environmental impact: Benjamin S. Halpern, Caitlin D. Kuempel, Halley E. Froehlich, Julia L. Blanchard, Lex Bouwman, Richard S. Cottrell, Jessica A. Gephart, Nis Sand Jacobsen, Peter B. McIntyre, Marc Metian, Daniel Moran, Kirsty L. Nash, Johannes Tobben, and David R. Williams.Are there terrestrial limits to marine aquaculture? Julia L. Blanchard, Richard S. Cottrell, Reg A. Watson, Duncan D. Cameron, et al.Social and ecological factors influencing the sustainability of intertidal clam aquaculture: Molly Miller, Teresa R. Johnson.Blue growth and aquaculture development. What about its social acceptability: Katia Frangoudes , Marianna Cavallo, Pascal Raux, José Perez.Offshore aquaculture and wind farms in the context of ecosystem-based marine spatial management: a micro-planning approachs: Antje Gimpel, Vanessa Stelzenmueller, Maximilian F. Schupp, Bela H. Buck.Does Integrated Multitrophic Aquaculture (IMTA) mean extensive or intensive systems? Mark Johnson.Ocean food systems: a transdisciplinary, ecosystems ecology approach to marine aquaculture: Barry A. Costa-Pierce, Adam St. Gelais, Zachary Miller-Hope, Kristina Snuttan Sundell, Helgi Thorarensen, Ögmundur Knútsson.Food web approach towards sustainable bivalve aquaculture: Carrie J. Byron, Adrianus Both, Carissa E. Maurin, Eric J. Chapman.Mechanistic derived quantities to inform acquaculture activities in a changing Mediterranean sea: M Cristina Mangano, Giacoletti A., Sarà G.Marine aquaculture under climate change impacts: Halley E. Froehlich, Benjamin S. Halpern, Rebecca R. Gentry, Jamie C. Afflerbach, Melanie Frazier.Sustainable aquaculture: Assessing & mitigating the risks of Harmful Algal Blooms: A Ross Brown, Martin Lilley, Jamie Shutler, Chris Lowe, Yuri Artioli, Ricardo Torres, Charles R. Tyler.Long-term environmental effects of pearl farming and climate change induced changes in phytoplankton productivity in north-western Australia: Dongyan Liu, Zineng Yuan, John Keesing.American lobster movement around salmon farms in eastern Canada: Chris McKindsey, Annick Drouin, Shawn M. C. Robinson, Émilie Simard.Predicting mariculture’s impacts on wild fisheries: Jessica Couture, Steve Gaines, Ben Halpern.A SWOT analysis of the multi-use of offshore wind farms and marine aquaculture: Maximilian Felix Schupp , Gesche Krause, Vincent Onyango, Bela H. Buck.Does decoupling aquaculture from the ocean improve sustainability? Kristina Bergman, Patrik Henriksson, Sara Hornborg, Max Troell, Malin Jonell, Friederike Ziegler.Capturing Sustainable Development Goals dimensions of transformative marine aquaculture in Europe: Gesche Krause, Suzannah-Lynn Billing, John Denis, Lucia Fanning, Molly Miller, Nardine Stybel, Selina M. Stead, Wojciech Wawrzynski.Can we uncouple fed aquaculture from fish-based feeds? Richard S. Cottrell, Julia L. Blanchard, Benjamin S. Halpern, Marc Metian, Halley E. Froehlich.Barriers to aquaculture growth: social, regulatory, and spatial constraints in Virginia’s eastern oyster aquaculture industry: Jennifer Beckensteiner, Andrew M Scheld, David M Kaplan.Vulnerability of European aquaculture and fisheries to a changing ocean: Catarina Frazão-Santos, Tundi Agardy, Manuel Barange, Larry B. Crowder, Charles N. Ehler, Michael K. Orbach, Francisco Andrade, Helena Calado, Carina Vieira da Silva, Renato Rosa, Maria A. Cunha-e-Sá, Elena Gissi, Hans-Otto Pörtner, Rui Rosa.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,011

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,188 · 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
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