Future-oriented Seafood Markets: Economic dimensions, ecological compatibility and social aspects of fisheries and aquacultures
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author. Converners: Cornelia Kreiss (Germany), Rasmus Nielsen (Denmark). CM 2018/L:34. Being in the stranglehold of conservationists. Stakeholders perceptions on the stagnating German aquaculture production. Antje Gimpel, Tobias LasnerCM 2018/L:643. Moving to a new target group? conclusions from comprehensive consumer studies of the PrimeFish project for the seafood industry. Matullat I., Mora C., Menozzi D., Sogari G., Nguyen T.T., Hagen B., Carcagnì A., Cubero Dudinskaya E., Guido D., Untilov O., Ganassali S.CM 2018/L:90. Sustainability knowledge to sustainable fish choice: consumer based insights from emerging markets. Mohammed Ziaul Hoque, Jinghua Xie, Ph.D, Øystein Myrland, Ph.DCM 2018/L:512. Fishing gears’ effect on ex-vessel fish prices. Tim Cashion, U. Rashid SumailaCM 2018/L:205. The potential of small scale and traditional firms in fisheries and aquaculture. Daurès Fabienne, Girard Sophie, Lasner Tobias, Goti LeyreCM 2018/L:585. The theory of change underpinning seafood ecolabelling tested through stock assessments. Catherine S. Longo, Ashleigh Arton, Annette Scheffer, Francis NeatCM 2018/L:419. Consumer preference heterogeneity and preference segmentation: the case of eco-labeled salmon in Danish retail sales. Isaac Ankamah-Yeboah, Frank Asche, Julia Bronnmann, Max Nielsen, Rasmus NielsenCM 2018/L:409. Is whitefish just white? a comparison of production costs and substitution of wild and farmed whitefish. Cornelia Kreiss, Rasmus Nielsen, Giap V. Nguyen, Sarah Simons, Tobias LasnerCM 2018/L:287. The young consumers of fish products –the determinants of purchasing processes. Adam Mytlewski, Tomasz KulikowskiCM 2018/L:360. Transnational localism: market practices of small scale fishers in the Mediterranean. Jerneja PencaCM 2018/L:462. Fisheries eco-certification: a large-scale societal experiment? Kochalski, SCM 2018/L:93. What should be recognized and rewarded in sustainable fisheries designations? fish harvester perspectives and preferences in Newfoundland and Labrador. Courtenay E. Parlee, Paul Foley, Erin CarruthersCM 2018/L:262. Teleconnection of cod stocks in the world market. Camilla Sguotti, Christian Möllmann, Andries RichterCM 2018/L:365. Estimating the impacts of common fisheries policy implementation to North Sea demersal fisheries using a bioeconomic mixed fisheries model. Marc H. Taylor, Alexander Kempf, Thomas Brunel, Clara Ulrich, Youen Vermard, Dorleta GarciaCM 2018/L:321. Game theory applications to Baltic Sea multispecies and multi-fleet fisheries under climate variability. Sezgin Tunca, Martin Lindegren, Lars-Ravn Jonsen, Marko Lindroos
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 ».