Theme session C - Operationalizing resilience for climate change impacts (Co-sponsored by PICES)
Notice bibliographique
Résumé
ICES Annual Science Conference Book of abstracts of theme session C: Operationalizing resilience for climate change impacts (Co-sponsored by PICES) Conveners: Andrea Belgrano (Sweden), Keith Criddle (USA), Karen Hunter (Canada), Mitsutaku Makino (Japan), Luc Doyen (France), Iñigo Martinez (ICES), Julie Kellner (ICES) CM 21: A climate change risk assessment for fishing fleets and fishery-dependent coastal communities in Oman CM 67: Analysing global status and gaps of indicator-based climate change vulnerability assessments on marine fisheries social-ecological systems CM 75: Climate change impacts on Western Baltic cod and herring fisheries – an ecological-economic multispecies modeling approach CM 83: (Mal)adapting to climate change: a stylized fishery example CM 94: Organising the toolbox of climate change adaptations for small-scale fisheries CM 166: Climate change risk and adaptation in Ghana fisheries CM 170: Climate-proof management of North Sea cod (Gadus morhua L.) in a deeply uncertain future CM 207: Climate Hazard, Exposure and Vulnerability of the Swedish Fisheries CM 211: CUSPRA: a new method to assess ecological resilience to multiple interactive drivers CM 216: The effect of fisheries management, internal dynamics and climate change on the recovery of North Sea fish stocks CM 256: Identifying global hotspots for implementation of adaptive harvest allocation of shifting fish stocks CM 290: Resilience dynamics of Mediterranean demersal communities in response to climate change CM 293: Enhancing adaptive capacity assessment in fisheries decision making: Identifying barriers and ways to overcome them CM 308: Realizing tipping points: understanding causes and consequences of regime shifts in the European hake fishery CM 345: A simulation-based approach to assess the stability of marine food-webs and inform Good Environmental Status CM 350: Improving the climate change resiliency of commercial fishing ports in New Jersey, northeast U.S. CM 359: Climate resilience in marine fisheries: strategies for adapting to species distribution shifts CM 392: Velocity of climate change drives unexpected and resilient responses in species of the Western Mediterranean Sea CM 484: Resilience management for coastal fisheries facing with climate, demographical and oil price uncertainties CM 524: Food Web Modeling, Ecological Network Analysis and Simplified Bayesian Synthesis Combine to Inform System-Level Resilience Management in the Rapidly Warming Gulf of Maine CM 559: Operationalizing resilience for climate change impacts CM 563: Identifying policy pathways to build resilience in marine fisheries with differing capacities and contexts CM 565: Climate adaptability assessment tool for Canada's fisheries management
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,243 | 0,078 |
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 ».