MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6985063055

Silakkaskenaariot

2024· other· fi· W6985063055 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueJukuri (Luonnonvarakeskus Tietopalvelu) · 2024
Typeother
Languagefi
FieldSocial Sciences
TopicGerman Social Sciences and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Quarter (Canadian coin)Work (physics)State (computer science)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Silakka on Suomen suurin kalavaranto ja niin määrältään kuin arvoltaan kaupallisen kalastuksen merkittävin saalis. Pääosa silakasta käytetään kalajauhon raaka-aineeksi. Elintarvikesilakkaa myydään kotimaahan ja vientiin. 
\nSuomalaiset pyytävät silakkaa kahdelta kiintiöalueelta: Pohjanlahden ja Itämeren pääaltaan kiintiöalueilta. Syksyllä 2023 komissio ehdotti kalastuskieltoa Pohjanlahden silakanpyynnille ja Itämeren pääaltaan silakan kalastuksen kieltämistä. EU:n maatalous- ja kalastusneuvosto päätti, että silakan kalastus voi jatkua, mutta aiempaa pienemillä kalastuskiintiöillä. 
\nKalastajat, kalateollisuus ja kalataloushallinto ovat huolissaan silakkakantojen ja silakan kalastuksen kehityksestä. Tämän vuoksi maa- ja metsätalousministeriö tilasi Luonnonvarakeskukselta skenaariotyön. Työssä taustoitetaan silakkakantojen ja silakan hyödyntämisen kehitystä. Lisäksi selvitetään kolmeen erilaiseen kiintiökokoon ja epävarmuuteen perustuvan skenaarion vaikutusta yritysten toimintaan. Samalla selvitettiin yritysten näkemyksiä hallinnon tukitoimista. 
\nYrittäjien ensisijainen toive oli, että tieteellisen tiedon tuottamista saataisiin ajantasaistettua ja sen luotettavuutta kasvatettua. Pienessä ja epävarmassa kiintiötilanteessa yritykset eivät tee kuin välttämättömät korjaukset. Jos kiintiöt paranisivat, suurin osa yrityksistä palaisi normaaliin toimintaan. Jos kiintiötilanteet eivät parane vaan ne jäävät pysyvästi pieneksi, osa yrityksistä lopettaa toimintansa taloudellisten edellytysten murentuessa. Kalataloushallinto voi tukea tutkimusta ja selvityksiä, joilla pienelle saaliille luodaan lisää arvoa tai kasvun edellytyksiä.
\nKiintiöiden kasvaessa yritysten investointihalut nousevat. Jos tilanne vakautuu, käynnistyvät myös kehitysinvestoinnit. Vierasaineista on tullut iso ongelma, sillä PFAS-yhdisteiden pitoisuudet ovat nousussa. PFAS-ongelman selvittämiseen on panostettava, jos silakkaan liittyvää liiketoimintaa halutaan ylläpitää. Jos silakan kalastusnäkymä on myönteinen, laivasto- ja jalostusinvestoinnit lähtevät käyntiin. Kalasatamiin ja muuhun infraan on panostettava. Kalataloushallinnolla ei ole varaa tukea suuria investointeja, mutta sillä on mahdollisuus investointitukien kautta ohjata kehitystä yhteiskunnan toivomaan suuntaan. Esimerkiksi energiasiirtymä vaatii suuria investointeja.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.138
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0030.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0520.132

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.293
Teacher spread0.271 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueJukuri (Luonnonvarakeskus Tietopalvelu)Same topicGerman Social Sciences and HistoryFrench-language works237,207