Report of the Seminar on Fishery and Aquaculture Information Systems in Southeast Asia, Bangkok, Thailand, 7-10 February 1989
Notice bibliographique
Résumé
The need to improve fisheries information management in the region was recognized as early as 1982 when SEAFDEC, in collaboration with IDRC, organized the Seminar on Fisheries Information Science in Southeast Asia. During the Seminar, existing fisheries information systems at the national, international, and regional levels were identified, and corresponding problems and constraints were discussed. The recommendation to strengthen the national information services and to promote regional cooperation/collaboration with a view to improving effective transfer of fishery information within and outside the region was considered. As a sequel to the 1982 Seminar, the SEAFDEC Secretariat organized the SEAFIS Regional Seminar on Fishery and Aquaculture Information Systems in Southeast Asia, held in Bangkok, Thailand, from 7 to 10 February 1989. The list of participants and observers, and the Agenda appear as Annexes 1 and 2. The objectives of the Seminar were to review the current status of fishery and aquaculture information systems in the region, and to determine future activities in order to strengthen collaboration between various information sources in Southeast Asia. The Seminar also aimed to determine the appropriate training programs which could enhance development of fishery information systems in the region as well as improve information 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,112 | 0,039 |
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 ».