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Enregistrement W7061989902

Seychelles tuna bulletin : fourth quarter 1988

2013· other· en· W7061989902 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAquaDocs (United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization) · 2013
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingQuarter (Canadian coin)TunaIndian oceanChannel (broadcasting)PopulationSquare (algebra)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of purse seiners active in the Western Indian Ocean during the fourth quarter of 1988 increased gradually from 45 in October to 48 in December. This represents an increase over the same period last year, when 41 vessels were present. \nThere was also a considerable improvement in the performance of the fishing fleet compared to the two previous years. Catch rates for 1988 were estimated at 29 MT/day compared to 18 MT/day in 1987 and 15 MT/day in 1986. The proportion of yellow fin in the catch moreover increased from 38% in 1987 to 47% in 1988 with a corresponding decline in the percentage of skipjack, from 61 to 52 percent. \nThe fishing pattern during 1988 however followed an almost similar trend as previous years with yellow fin catch rates improving from January to March followed by a decline in April. This year however, unlike previous ones, there was an unexpected increase in yellow fin catch rates in June due to vessels moving north from Mozambique Channel early. From June the proportion of yellow fin decreased slightly until November when it recovered again. As in the preceding years. \nAs determined from seiner logbooks received by the 31st of December 1988 the cumulative catch by purse seiners in the Western Indian Ocean for 1988, now stands at 216,227 tones. The estimated total catch for 1988 should be around 230,000 tones compared to 160,000 tones in 1987.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,022

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 GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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