A26961 - Internasjonalt forskernettverk innenfor fiskevelferd, atferd, stress og produktkvalitet i forbindelse med trenging av laks (NFR prosjektnr. 234048/E40)
Bibliographic record
Abstract
Resultatene prosjektet har oppnådd kan oppsummeres slik:\n\n• Det er etablert et internasjonalt nettverk innenfor fiskevelferd, atferd, stress og produktkvalitet av oppdrettslaks med forskere fra fem land; AVS Chile (Chile), Memorial University of Newfoundland og University of British Columbia (Canada), Plant & Food Research (New Zealand), IMARES Wageningen UR (Nederland), NTNU, NINA og SINTEF Fiskeri og havbruk (Norge).\n\n• Det er avholdt en internasjonal workshop i Vancouver i Canada fra 21 til 23. oktober 2014 med representanter fra forskning og akvakulturindustri, samt ekskursjon til oppdrettsanlegg og klekkeri.\n\n• Det er gjennomført et besøk til New Zealand, inklusive møter med to ulike forskningsinstitusjoner, samt møter med bedriften New Zealand King Salman hvor både klekkeri, oppdrettslokalitet og prosesseringsanlegg ble besøkt. \n\n• Nettverket planlegger å søke Havbruksprogrammet (Forskningsrådet) i 2015 om et prosjekt med fokus på å identifisere effekter av trenging laks med hensyn på fiskevelferd, stress og kvalitet. I tillegg har det framkommet flere andre prosjektinitiativ som er aktuelle både nasjonalt og internasjonalt.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.354 | 0.151 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".