Theme Session C_Climate-Ready Fisheries Management in the UN Decade of Ocean Science for Sustainable Development
Notice bibliographique
Résumé
Book of abstracts of theme session C:Climate-Ready Fisheries Management in the UN Decade of Ocean Science for Sustainable DevelopmentConveners: Steven Bograd (USA), Sanae Chiba (Canada), Kathy Mills (USA), Dave Reid (Denmark)Integrating Human Induced Fish Maturity Size Changes into Multispecies Models for Climate Ready Ecosystem Based Fisheries ManagementA method allowing getting insight about the adaptive potential to environmental changes in abundant exploited fish speciesMoving towards more holistic environment-informed stock assessments: insights from seven U.S. case studiesParticipatory qualitative network modelling to explore pathways for climate-ready fisheries in the Gulf of St-Lawrence, CanadaShould reference points change with changing productivity? Visualizing alternatives for Pacific herring stocksPlanning multi-dimensional approaches for climate-resilient marine fisheriesModeling the Future of Ocean Ecosystems in a Changing ClimatePerception of risks for German fisheries – an interdisciplinary scientific perspectiveExploring novel approaches to account for climate risk in setting catch adviceThe effects of seasonal variability on ecosystem-based management objectives: a case study of the Georges Bank Sea Scallop fishery
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,280 | 0,093 |
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 ».