Theme session C - Operationalizing resilience for climate change impacts (Co-sponsored by PICES)
Notice bibliographique
Résumé
ICES Annual Science Conference <strong>Book of abstracts of theme session C:</strong> <strong>Operationalizing resilience for climate change impacts (Co-sponsored by PICES)</strong> 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».