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Enregistrement W7018891826

Effort de pêche des navires de pêche français en Mer du Nord - Manche Orientale (4,7d), Ouest Ecosse (5b, 6a), Mer d'Irlande (7a), et des navires de pêche étrangers dans les eaux françaises du sud de la Mer du Nord (4c) et de la Manche Orientale (7d)

2018· article· fr· W7018891826 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInstitutional Archive of Ifremer (French Research Institute for Exploitation of the Sea) · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaVegetation (pathology)Bay
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effort de pêche des navires de pêche français en mer du Nord (5b, 6a), mer d'Irlande (7a), et des navires de pêche étrangers dans les eaux françaises du sud de la mer du Nord (4c) et de la Manche orientale (7d) Contexte Rappel de la demande de la DPMA (saisine 18 2018: "Je souhaiterais disposer d'éléments me permettant d'apprécier l'évolution depuis le 1er février 2017 des flottilles européennes qui étaient soumises au régime d'effort de pêche cabillaud.J'aurai besoin d'une estimation de l'effort de pêche mensuel des flottilles françaises et étrangères1, pour chacun des segments zone janvier 2018, dans les trois unités disponibles (jours de pêch pêche).Enfin il sera intéressant d'évaluer, dans la mesure du possible, l'impact de la suppression de ce régime d'effort sur la mortalité par pêche du cabillaud, tout en présentant les limites d'une telle analyse."Le traitement de cette demande a été faite en deux étapes: 1. l'analyse de l'effort de pêche mer du Nord (4c) et de la Manche orientale (7d), réalisée en mai 2018 et donnée en annexe, 2. l'analyse de l'effort de pêche des navires de pêche français en mer du Nord orientale (4,7d), ouest Ecosse (5b, 6a), mer d'Irlande (7a) Effort de pêche des navires de pêche français en mer du Nord -Manche orientale (4, 6a), mer d'Irlande (7a) Source des données:Les données utilisées sont les données issues de SACROIS (DPMA Harmonie le 7 juin 2018.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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 présentnon

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