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Enregistrement W7067681992

Nature's Past Episode 035: Histories of Canadian Environmental Issues, Part V – Fisheries, Regulation, and Science

2013· other· en· W7067681992 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2013
Typeother
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Context (archaeology)State (computer science)GlobeFisheries managementHydroelectricity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for thoughtful histories on contemporary Canadian environmental issues has never been more critical than it is regarding the present state of the country’s fisheries. In June 2012, funding for fisheries-related research and protection was significantly curtailed as part of federal government cuts and amendments to the Fisheries Act included in the C-38 omnibus budget bill. These changes, however, are not unprecedented. By placing Canada’s fisheries and marine environments in greater jeopardy than they’ve ever been, the changes fit into a longer pattern of government undermining of the law that go back as far as the 1970s. In response, dozens of environmentalists, researchers and scientists have criticized the cuts as misinformed and dangerous. In a letter to the Globe and Mail soon after bill C-38 was announced, four former Fisheries and Oceans ministers wrote they believe these changes “will inevitably reduce and weaken the habitat-protection provisions” of the Fisheries Act. \n \nCanada’s fisheries have been subjects of controversy and sites of tension for over 200 years. On the east coast, small-scale, inshore fisheries (the norm since the seventeenth century) gave way to large-scale, scientifically-managed commercial fisheries. Technological advances, globalizing market structures, and an ever-increasing reliance on experts, created a context in which the Department of Fisheries and Oceans shifted the purpose of fisheries from meeting human needs to meeting maximum sustainable yields and total allowable catches. The result was the collapse of the North Atlantic cod fishery in the early 1990s. On the west coast, the defence of the salmon fishery against hydroelectric development on the Fraser River in the middle of the nineteenth century is one bright spot in a story of over-fishing, habitat loss, and the negative side-effects of commercial-scale aquaculture. The artificial state border between Canada and the United States in the Salish Sea, which did not reflect the migratory lives of pacific salmon, created the conditions for unmanageable fish banditry. Inland, freshwater fisheries have experienced similar stories of over-harvesting, threats to fish habitat, and denial of Native resource rights. Around the Great Lakes, First Nations experienced competition from non-native commercial fishermen as early as the 1830s, spent much of the late nineteenth century resisting efforts by the Ontario government to eliminate their traditional rights, and fought a series of legal battles during the twentieth century to regain autonomy over their fisheries. \n \nWhile certain species have begun to recover in the Great Lakes, several species found in Canada’s coastal waters have not. According to the Fisheries and Agriculture Organization of the United Nations, roughly 75% of global fish stocks are fully exploited or have collapsed. Canada has played a leading role in bringing us to the brink of global fisheries collapse. Given this scenario, insights from scholars writing on the history of fisheries in Canada is critical if further catastrophe is to be avoided. \n \nOn this episode, we speak with five leading historians of Canadian fisheries, including Dean Bavington, Stephen Bocking, Douglas Harris, Will Knight, and Liza Piper. \n \nPlease be sure to take a moment to fill out a short listener survey here.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0400,012
Communication savante0,0120,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,168 · 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.

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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