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Enregistrement W7042983841

Sea cucumber conservation in Palk Bay and Gulf of Mannar, India "An evaluation of the
\ncurrent conservation measures on sea cucumber stocks in
\nPalk Bay and Gulf of Mannar of India"

2015· book· en· W7042983841 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueEprints@CMFRI Open Access Institutional Repository (Central Marine Fisheries Research Institute) · 2015
Typebook
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEchinoderm biology and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentral Marine Fisheries Research InstituteIndian Council of Agricultural ResearchMultiple Sclerosis Scientific Research Foundation
Mots-clésNucleofectionTSG101SubpoenaHyporeflexiaArticular cartilage damageExclosure
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea cucumber fishery and trade were one of the top non-finfish income streams for the coastal
\npeople of Palk Bay and Gulf of Mannar in the South East coast of India. As there was no regulation to
\ncontrol the fishery, there was a concern on decline in sea cucumber populations. In order to
\nconserve the over-exploited stocks, the Ministry of Environment, Forestry and Climate Change,
\nGovernment of India banned the fishery and trade of sea cucumbers by including them under Wild
\nLife Protection Act 1972 since 2001. The enforcement of a blanket ban of sea cucumber fishing over
\nthe last 14 years might have helped in reviving their populations; at the same time, the ban would
\npossibly had a social and economic impact on scores of people, who were dependent on the sea
\ncucumber fishery. To understand the situation, the Bay of Bengal Large Marine Ecosystem (BOBLME)
\nproject approved a short term project to Central Marine Fisheries Research Institute (India). The
\nproject was intended to understand the sea cucumber stocks and implications of the ban on the
\nlivelihood of fishers in Palk Bay and Gulf of Mannar. The purpose of the project was also to suggest
\nmanagement options for conservation and sustainable use of sea cucumber resources.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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