Integrating economic and social sciences in marine ecosystem services research
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author. Conveners: Cristina Pita (Portugal), Tony Charles (Canada), Maria Grazia Pennino (Spain), Sebastian Villasante (Spain).CM 2017/Q:600. Visualization of Citizen’s Vista, Future Vision, and Its Vector: A Practical Case Study from the Tokyo Bay of Japan. Hiroaki Sugino, Nobuyuki YagiCM 2017/Q:592. Marine and coastal cultural ecosystem services: knowledge gaps and research priorities. Joao Garcia Rodrigues, A Conides, S Rivero Rodriguez, S Raicevich, P Pita, K Kleisner, C Pita, P Lopes, V Alonso Roldán, S Ramos, D Klaoudatos, L Outeiro, C Armstrong, L Teneva, S Stefanski, A Böhnke-Henrichs, M Kruse, A Lillebø, E Bennett, A Belgrano, A Murillas, I Pinto, B. Burkhard, S VillasanteCM 2017/Q:207. The human dimension in Ecosystem-Based Fisheries Management: On integrating social and political implications in Sweden. Sebastian Linke, Milena Arias SchreiberCM 2017/Q:666. A transdisciplinary approach to design and inform processes of marine Integrated Ecosystem Assessments. Dorothy J. Dankel, Jeroen van der Sluijs, Sigrid Eskeland Schütz, Erik Olsen, Cecilie Hansen, Elena Eriksen, Mette Skern-Mauritzen, Gro van der Meeren, Geir Ottersen, Per Arneberg , Lisbeth Iversen, Bertrum MacDonald, Suzuette Soomai, , Geret DePiper, Sarah Gaichas. Isaac Kaplan , Anne Hollowed, Elizabeth Fulton, Ingrid van PuttenCM 2017/Q:440. Why “not!”? The attitude of fishermen towards the protection of birds and marine mammals in the southern Baltic - genesis, development and opportunities for conflict mitigation. Iwona PsutyCM 2017/Q:679. How to reorganize governance to support ecosystem-based fisheries management? The cases of Baltic salmon and herring. Päivi Haapasaari, Alyne Delaney, Suvi Ignatius, Mia Pihlajamäki, Simo SarkkiCM 2017/Q:211. Autonomous statistic tools to improve cost-benefit ratio and fishers efficiency. Jose M. Bellido, Maria Grazia Pennino, Raul VilelaCM 2017/Q:319. WGEAWESS: Integrated Ecosystems Assessment of the Western European Shelf Seas. Eider Andonegi, Debbi Pedreschi, Didier Gascuel, Neil Holdsworth, Antony Knights, Sigrid Lehuta, Jeroen Steenbeek, Sebastian Villasante, Maria de Fatima Borges, Marcos Llope, Steven Beggs, Dave ReidCM 2017/Q:127. Fisheries research for ocean governance: A topic model analysis of fisheries science from 1990 to 2016. Shaheen Syed, Melania BoritCM 2017/Q:327. Implementing ecosystem based management: Easier said than done. Matilda ValmanCM 2017/Q:634. Decision analysis between the use of marine resources and ecosystem conservation. Riikka Venesjärvi, Richard Carson, Ari Jolma, Sakari KuikkaCM 2017/Q:91. Evaluating multi-annual management plans with MSE in the EU: experiences and the way forward. Finlay Scott, Ernesto Jardim, Iago Mosqueira, Jose De Oliveira, Laurence KellCM 2017/Q:395. Multi-dimensional analysis of the untapped offshore resource potential - A case study of the Azorean hydrothermal vents. Lakshman Ravi Teja Pedamallu, Ramiro Neves, Nelson Edgar Viegas RodriguesCM 2017/Q:553. Risk-assessment of small-scale reef fisheries off the Abrolhos Bank (NE Brazil) based on certification protocols integrating economic, social and biological data. Marilia Previero, Maria A. GasallaCM 2017/Q:121. Influence of Tipping Points and Scientific Uncertainties in the Success of International Fisheries Management: An Experimental Approach. Jules Selles, Sylvain Bonhommeau, Patrice GuillotreauCM 2017/Q:636. Environmental and socio-political shocks to the seafood sector: what does this mean for resilience? Lessons from two UK case studies. Marcello Graziano, Clive J. Fox, Karen Alexander, Cristina Pita, J.J. Heymans, Margaret Crumlish, Adam Hughes, Joly Ghanawi, Lorenzo CannellaCM 2017/Q:496. The long-term economic costs and benefits of rebuilding fish stocks for Brazilian small-scale fisheries. Monalisa R O da Silva, Maria G Pennino, Priscila F M LopesCM 2017/Q:647. Detecting and Countering Fisheries-Induced Evolution Using Marine Protected Areas. Carissa L. Gervasi, Jennifer S. RehageCM 2017/Q:489. Evaluating the socio-ecological performance of fisheries management in the Faroe Islands. Rannvá Danielsen, Sveinn AgnarssonCM 2017/Q:649. Searching for a compromise between biological and economic demands to establish Essential Fish Habitats. M. C. RufenerCM 2017/Q:502. Implementation of a program of sensitization and monitoring in industrial anchovy fishery: Fishermen like agents of change. Rosa Amelia Vinatea, Salvador PeraltillaCM 2017/Q:507. All together now! Multidisciplinary research to minimize unwanted catches in the Algarve fisheries (Southern Portugal). Mafalda Rangel, Aida Campos, Ana Marçalo, Frederico Oliveira, Jorge M.S. Gonçalves, Luís Bentes, Margarida Castro, Maria Helena Guimarães, Paulo Fonseca, Pedro M. Guerreiro, Pedro Monteiro, Rita Rainha, Karim Erzini
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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 | 0,030 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,006 |
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 ».