MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7007839377

Administration of EU (+ FTA) and other Fleets Involved in Aquaculture of Salmonids

2018· article· en· W7007839377 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMaritime Commons The Digital Repository of World Maritime University (World Maritime University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Defense
Mots-clésAquacultureScope (computer science)Administration (probate law)Fish <Actinopterygii>Marine speciesFish stock
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

t is widely acknowledged that there exists a dearth of information with regard to fleet involved in aquaculture of salmonids. To address this insufficiency, and to understand the gaps and grey areas, Transport Canada funded a project in 2017 that aimed to gain an in-depth understanding of how the Norwegian, Irish, Chile and Australian fleet involved in aquaculture of salmonids are registered and administered. The World Maritime University undertook the project, and contracted external consultants to develop and deliver reports from a number of the aforementioned jurisdictions. The project report provides a deep insight into the regulatory framework for the registration of vessels involved in Aquaculture of salmonids. In addition, the areas of operation of these vessels, the safe manning procedures and the framework for the protection of the marine environment from vessels involved in aquaculture of salmonids has been thoroughly examined within the ambit of the report. The sample of the study is based upon both primary sources and secondary sources of law, as well as explanations and rational interpretations provided by respondents interviewed. The scope of “vessels” included all vessels that support the aquaculture salmonids industry, including fish delousing, feed barges/ships, well vessels, live fish carriers, pen repair and monitoring vessels, ROV support vessels.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,177 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaritime Commons The Digital Repository of World Maritime University (World Maritime University)Même sujetMarine Ecology and Invasive SpeciesTravaux en français237 207