MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6946108652 · doi:10.25773/akrw-xy07

(2015) Northeast Area Monitoring and Assessment Program (NEAMAP) Data collection and analysis in support of single and multispecies stock assessments in the Mid-Atlantic: Northeast Area Monitoring and Assessment Program Near Shore Trawl Survey Final Report

2015· article· en· W6946108652 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueW&M Publish (College of William & Mary) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStock assessmentData collectionShoreOutreachCapeStock (firearms)Memorandum of understandingCoastal management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concerns regarding the status of fishery-independent data collection from continental shelf waters between Cape Hatteras, North Carolina and the U.S. / Canadian border led the Atlantic States Marine Fisheries Commission’s (ASMFC) Management and Science Committee (MSC) to draft a resolution in 1997 calling for the formation of the Northeast Area Monitoring and Assessment Program (NEAMAP) (ASMFC 2002). NEAMAP is a cooperative state-federal program modeled after the Southeast Area Monitoring and Assessment Program (SEAMAP), which has been coordinating fishery-independent data collection south of Cape Hatteras since the mid1980s (Rester 2001). The four main goals of this new program directly address the deficiencies noted by the MSC for this region and include 1) developing fishery-independent surveys for areas where current sampling is either inadequate or absent 2) coordinating data collection among existing surveys as well as any new surveys 3) providing for efficient management and dissemination of data and 4) establishing outreach programs (ASMFC 2002). The NEAMAP Memorandum of Understanding was signed by all partner agencies by July 2004.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueW&M Publish (College of William & Mary)Même sujetMarine and fisheries researchTravaux en français237 207