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Enregistrement W7107958674 · doi:10.17895/ices.pub.30735110

Theme Session F_Improving operational implementation of spatial stock assessment and management: harnessing novel approaches and data to overcome spatial alignment challenges

2025· other· W7107958674 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInternational Council for the Exploration of the Sea (ICES) · 2025
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Theme (computing)Spatial analysisKey (lock)Suite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Book of abstracts of theme session F:Improving operational implementation of spatial stock assessment and management: harnessing novel approaches and data to overcome spatial alignment challengesConveners: Georgios Kerametsidis (Spain), Aaron Berger (USA), Manuel Hidalgo (Spain), Patrick Lynch (USA)Integrating Deep Learning for Fish Size Estimation and Vessel Tracking in Spatial Fisheries ManagementDetermining and Managing Atlantic Tarpon Stocks Amid Spatial Mismatch, Entrainment Mechanisms, and CollapseApplication of a spatially-explicit management strategy evaluation tool for testing performance of stock assessmentsOpportunities, needs, and barriers towards the operational implementation of spatial stock assessment and management: session overview and expectationsUnderstanding Potential Biases in Non-spatial Stock Assessments: A Spatially Explicit Simulation-Estimation Experiment for the Northwestern Mediterranean SeaParticle-tracking models and otolith microchemistry reveal the dynamics of the intra-stock connectivity of four-spot megrim in the north Iberian Peninsula Spawning migration of the European eel following a local fishery closure Modelling spawning dynamics and larval dispersal of Patagonian toothfish (Dissostichus eleginoides) in Kerguelen waters‘Drivin’ with Your Eyes Closed’: Results from an International, Blinded Simulation Experiment to Evaluate Spatial Stock AssessmentsAdvancing 3D otolith shape analysis for stock identificationPanmictic Panacea or Spatial Necessity? Demonstrating Good Practices for Developing Spatial Stock Assessments through Application to Alaska Sablefish (Anoplopoma fimbria)Sandeel in space - Fisheries displacement and management of North Sea sandeels in a post Brexit eraFrankenstein Species Distribution Modelling: A Composite Bayesian Spatial Framework Integrating Ecoregion-Specific Spatial Structures to Account for Environmental HeterogeneityDo changes in the spatial distribution of stocks drive fleet dynamics? The case of European hake in the northern Spanish waters Inferring spatio-temporal spawning patterns using fishery-dependent data: the case of European hake An integrative approach: Computing isoscapes from the biological community on the Spanish Mediterranean coast to inform spatial managementMixed but not messy! Joining aspects of mixed fisheries to inform stock assessment and management Mapping a Network of Collaboration Between Vessels in the Tuna Purse Seine FisheryMovement patterns and habitat use of Greenland halibut (Reinhardtius hippoglossoides) in Newfoundland and Labrador, CanadaABISS: Automated Benthic Imaging Software Suite to assist stock and biodiversity assessments of benthosWhose line is it, anyway? Testing the impact of misalignment in biology, assessment, and management Impacts of considering age-based spatial stock structure on Pacific Sardine (Sardinops sagax) management in the California Current EcosystemTowards integrating spatial structure and connectivity patterns in European hake (Merluccius merluccius) stock assessmentStability and drivers of Atlantic cod subpopulations in the North Sea Identifying risk pathways for highly migratory species in the Mediterranean Sea

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,373
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,009 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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