Leveraging Community Science to Address Significant Data, Management, and Policy Gaps for Beach Spawning Forage Fish Across the Salish Sea
Notice bibliographique
Résumé
Community science is an important tool to address conservation challenges. WWF-Canada has facilitated the development of a ‘Forage Fish Monitoring Network’ within British Columbia’s Salish Sea. This network brings together community scientists, academics, professionals, and First Nation communities in mapping, monitoring, and identifying important spawning habitat for Pacific sand lance (PSL) and surf smelt (SS). PSL and SS are two ecologically important species that use intertidal (beach) habitat for spawning. These fish act as a trophic bridge between zooplankton and culturally and ecologically important predators, such as Marbled Murrelets, and Chinook salmon, which are the primary prey for northern and southern resident killer whales. The network has a community-based approach whereby community scientists conduct the field surveys for forage fish eggs to map PSL and SS habitat, become community advocates, contribute to local ecological knowledge, and manage and own the data themselves. The network practices open science; the data, methods, and results are publicly available on the Strait of Georgia Data Centre. The outcomes of the network have addressed significant knowledge gaps on the spatial and temporal distribution of beach spawning forage fishes. Without this collaborative, coordinated effort, significant gaps would exist in our knowledge of spawning beaches, leaving significant habitat at risk of degradation and loss in a time of rapid expansion of coastal developments and threat of coastal squeeze. This work contributes knowledge that can be better integrated into management decisions and restoration strategies for municipalities, regional districts, and First Nations and provides direction for habitat managers such as information for emergency spill response.
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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 | 0,092 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,012 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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.
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 ».