DFO climate change science community needs evaluation 2025
Notice bibliographique
Résumé
Demand is increasing for science advice to support the inclusion of climate change considerations in decision making at Fisheries and Oceans Canada (DFO). In response, DFO’s Climate Change Science community gathered on March 19, 2025, to discuss science and cross-sectoral needs related to departmental climate change risks stemming from changes such as shifting species distributions, ecosystem degradation, and sea level rise. The needs identified were further discussed and refined in subsequent discussions. Key needs identified include stabilizing, strengthening, and increasing efficiency of observations and documenting climate change trajectories, extremes, and impacts; advancing high-resolution climate models; advancing research to support the understanding of climate change impacts; developing species distribution models, ecosystem models, and interdisciplinary assessments (vulnerability, risk, and cumulative impacts); synthesizing existing tools; and translating science into accessible, and easy-to-use formats for decision makers. While the majority of needs (n = 56) fall within the purview of the Ecosystems and Oceans Science Sector, 43 (including strengthening the science-policy-management interface and leverage partnerships to tackle cross-cutting climate issues) necessitate cross-sectoral (n = 29) or interdepartmental (n = 14) collaboration. This report provides a foundation for strategizing and prioritizing science activities and their mobilization into decision making to build a more climate-resilient DFO, allowing better support for Canadian aquatic ecosystems, species, communities, infrastructure, and industries through ongoing environmental change.
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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 | 0,046 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,009 |
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 ».