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Enregistrement W7027086020

Building Economically, Socially and Ecologically Resilient
\nFisheries and Coastal Communities: A Policy Paper

2014· report· en· W7027086020 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2014
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundfishWork (physics)Threatened speciesFish <Actinopterygii>OverfishingFisheries managementFisheries lawFishing industryFishing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building resilient fisheries and coastal communities for Newfoundland and Labrador’s future is one of the most important opportunities and challenges of our time. In many of our coastal communities, fisheries continue to be the major source of employment and wealth generation, a crucial part of rural economies, of our identity and our cultural heritage. The owner-operator small and medium-scale enterprises and fish plants generate most of this wealth and employment. In recent decades our fisheries and coastal communities have weathered some severe storms, including the 1990s collapse of our groundfish stocks. Their capacity to respond to such challenges without fundamental cultural, social and ecological change is evidence of their resilience, which is now in serious jeopardy. It is threatened by unfounded claims that our fisheries are broken and the best way to fix them is by turning fisheries quotas and licenses into commodities that can be bought and then sold to the highest bidder. It is also suggested that we get rid of policies that limit vertical integration, although such policies have kept access to many (not all) of our fish resources widely dispersed around our coasts. As a result they have both enhanced the employment and wealth they produce for the province, and anchored much of that wealth in the households of people who work in the industry and in the communities where they live. This is not the time to jettison them.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,238 · 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'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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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