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Enregistrement W7107972795 · doi:10.17895/ices.pub.30735098

Theme Session I_Approaches to the inclusion of Indigenous and local knowledge in fisheries management and policy development

2025· other· W7107972795 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-clésTheme (computing)IndigenousInclusion (mineral)Session (web analytics)Traditional knowledgePolicy development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Book of abstracts of theme session I:Approaches to the inclusion of Indigenous and local knowledge in fisheries management and policy developmentConveners: Daniel Goethel (USA), Karen Dunmall (Canada), Stine Rybråten (Norway), Kristen Omori (USA), Rachael Cadman (Canada), Aaron Berger (USA), Curry Cunningham (USA)Doing ‘Treaty’ in the 21st Century The Wheel of Fishers’ Knowledge: A Tool for Conceptual & Analytical Advances From Sea to Citation: A Bibliometric Review of Fishers’ Knowledge Research Integrating Fishermen’s Knowledge into Standardized Catch Rates for a Monkfish Fishery Developing an interactive on-line platform to engage an interdisciplinary community and collect local knowledge on the issue of bycatch Fisheries local ecological knowledge in the eastern Adriatic Sea (Croatia) Mechanisms for Integrating Indigenous and Local Knowledge in Fisheries ManagementInclusion of Sami and local knowledge in northern fisheries management and policy developmentA Bayesian approach to include Indigenous Knowledge in habitat selection functionsThe river in crisis – local and indigenous knowledge in mitigating the collapse of native Atlantic salmon and the surge of invasive pink salmonToward epistemic governance: Integrating scientific, Indigenous and local knowledge for the recovery of salmon fishing culture at the Teno River, FinlandElucidating the Dynamics of Coastal Sharks and an Expanding Recreational FisheryHabitat and reef fish relative abundance can be validated from stakeholder knowledge in the US South Atlantic regionSocioeconomic consequences of Sardina pilchardus (Walbaum, 1792) decline on the purse seiners activity and workers along the Southern Alboran SeaAssessing the role of kelp for small-scale fisheries by combining fishers’ knowledge of spawning locations with modelled kelp distribution Braiding Indigenous Knowledge Systems and Western science to inform collaborative fisheries management in the territory of Kitasoo Xai’xais First NationIndigenous knowledge systems and ecosystem-based management: a path towards co-governance? Indigenous knowledge-based adaptation strategies for Arctic food security amid non-climatic stresses A Case for A-AAGORA - An innovative gamification approach for public mobilization, engagement, education and to include local knowledgeA multi-lensed approach to studying the overwintering behaviour of juvenile ji’kaw (Morone saxatilis) in Mi'kma'ki, Eastern CanadaSpeaking from the Heart: Centering Traditional Users’ Desired Outcomes in Yukon River Chinook Salmon AllocationSubsistence fisheries in Small Island Developing States: the case study of the goby-fry fishery of São Tomé and PríncipeProject Eisirean | Native Oysters: integrating traditional ecological knowledge in nature restoration work through Scottish place-namesNavigating the Uncertain: Integrating Indigenous and Coastal Community Perspectives for Actionable Arctic Ocean Pathways

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0160,013
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1060,017

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,171 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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