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Enregistrement W6980501232

CFRN Canadian Fisheries Research Network

2015· other· en· W6980501232 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSocio-Environmental Systems Modeling · 2015
Typeother
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAntioxidants, Aging, Portulaca oleracea
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisheries managementWork (physics)Social researchHuman ecologyFisheries scienceFisheries ResearchOutline of social science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Een samenvatting: The need for social science in fisheries management and research Keynote by Dr. Marloes Kraan, IMARES Wageningen University, the Netherlands The keynote was built up around two questions: 1. ‘why is (or should) social science be a crucial part of fisheries management and research?’ and 2. ‘how can it be more integrated with other disciplines?’ It was argued that the truism ‘fisheries management is about managing people’ in fact asks for social science [anthropology, sociology, human geography, ...] to be part of the research package. Although influencing human behaviour is the key focus of management action, the core of the science is done by biologists and economists. This has impacted negatively on the understanding of human behaviour (of fishermen in this case) in fisheries science and management. The keynote provided the research areas of interest of social scientists and explained some of the key aspects of social science research. It touched upon the fact that social science still plays a relatively marginal role, but pointed out that things seem to be changing. Kraan shared her own experience of working as a social scientist from within a biological / ecological research institute and argued how that made it easier for her to contribute to applied research as a social scientist. By doing so she works on integrating social science methods and approaches in natural science or transdisciplinary research projects. There are a number of advantages to work together as a social scientist with other disciplines in the marine field, and the cooperation can take different forms; offering social science methods for natural scientists, interdisciplinary research but also social science research alongside the work of the other disciplines on certain topics. As an example of the latter she presented a part of the GAP2 case study of the Netherlands on discards, within which she was able to study, together with Dr. Marieke Verweij (Pro Sea), the perceptions of fishermen and policy makers about discards. This work has been instrumental research in the national context showing the gap between industry and policy, which potentially undermines current practices of cooperation in the implementation of the landing obligation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,168 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

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