Theme session M - Mixed fisheries within a changing ecosystem and socio-economic landscape
Notice bibliographique
Résumé
ICES Annual Science Conference Book of abstracts of theme session M: Mixed fisheries within a changing ecosystem and socio-economic landscape Conveners: Claire Moore (Ireland), Dorleta Garcia (Spain), Paul Dolder (UK) CM 37: Status and management of mixed fisheries: a global synthesis CM 42: An effort to identify métiers in longline fisheries in western Greek waters to more efficiently address management challenges related to their catches, landings and discards CM 121: Minimizing unwanted bycatch through gear selectivity: A MSE study on NEA haddock CM 144: An efficient MSE framework for exploring multispecies interactions and management strategies of pelagic stocks in the Norwegian Sea CM 147: Exploiting mixed fishery constraints to reconstruct past fishing mortality – a century of fishing in the North Sea CM 153: Spatial closure or effort reduction as a tool for managing mixed fisheries in the Gulf of Lion, Western Mediterranean Sea CM 158: Spatial patterns in retained catches in mixed-fisheries CM 178: Tackling technical interactions in Ecosystem-Based Fisheries Management through Management Strategy Evaluation CM 209: Mixed performance: using historic catch data to assess the accuracy of Mixed Fisheries models in predicting catches of non-target species CM 215 Revealing harvesting patterns from fishing trips CM 233: Exploration of measures to protect bycatch species in the demersal mixed fisheries of the North Sea CM 315: Identifying targeting or avoidance behavior for catch rate index development in a mixed species fishery CM 331: A bioeconomic mixed-fisheries model for Irish fisheries CM 337: Technical measures for a better scientific knowledge: gear selectivity in the north Spanish bottom trawl fishery. CM 375: Are the drivers of discarding by the demersal trawl fishery in the Celtic Seas ecoregion predominantly regulatory in nature? CM 395: Investigating the concept of target species in mixed fisheries through the spatio-seasonal analysis of target patterns CM 397: Evaluation of the demersal mixed fisheries multiannual management plan in the Bay of Biscay including non-target and bycatch stocks CM 405: Framework to operationalise MSE for mixed fisheries CM 490: Adding biological realism to the mix – Lessons learned from the North Sea mixed fisheries FLBEIA model CM 491: An Indicator Framework Approach to Support Sustainable Fisheries Management in the Mediterranean CM 496: Evidence for avoidance of potential choke species in a mixed stock groundfish fishery with 100% at-sea monitoring CM 515: Evaluating the conservation and economic risks of MEY and MSY based harvest strategies for a mixed-species flatfish fishery in British Columbia, Canada
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,232 | 0,061 |
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 ».