MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7101153292

Canadian Fisheries Policy: Challenges and Choices Canadian Fisheries Policy: Challenges and Choices 133

2013· article· en· W7101153292 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingFisheries managementGroundfishFish stockStock (firearms)Fishing industry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les pêches océaniques posent de sérieux défis au Canada. Les problèmes comprennent l’effondrement du stock de poissons de fond de l’Atlantique au début des années 90, les conflits internationaux au sujet de la pêche en zones partagées et chevauchant les frontières, les conflits entre pêcheurs en compétition de même que les faibles revenus et la surcapitalisation dans plusieurs types de pêches. Nous présentons l’état actuel des pêches océaniques au Canada, évaluons sa gestion présente et passée pour prendre en considération ces problèmes et proposer des politiques visant à aider le Canada à profiter du plein potentiel de ses ressources maritimes. Canada faces grave challenges in its ocean fisheries. The problems include the collapse of Atlantic groundfish stocks in the early 1990s, international disputes over shared and straddling fisheries, conflicts among competing fishers, and low incomes and overcapitalization in many important fisheries. We assess the present state of Canada’s ocean fisheries, evaluate past and current management to address the problems and propose policies to help Canada realize the full potential from its marine resources. We have some of the world’s most valuable fish resources, they are capable of yielding great economic and social benefits; yet many commercial fishermen and fishing companies are near bankruptcy, sport fishermen and Indians are preoccupied with declining opportunities, and the fisheries are a heavy burden on Canadian taxpayers. Peter H. Pearse (1982, p. 3).

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0200,010
Communication savante0,0210,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0130,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,210 · 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

Explorer davantage

Même sujetMarine and fisheries research→Travaux en français237 207→