Global Cooperation among Diverse Organizations to Reduce Illegal Fishing in the Southern Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Illegal, unreported, and unregulated (IUU) fishing is prevalent globally and has detrimental effects on commercial fish stocks and nontarget species. Effective monitoring and enforcement aimed at reducing the level of IUU fishing in extensive, remote ocean fisheries requires international collaboration. Changes in trade and vessel activities further complicate enforcement. We used a web-based survey of governmental and nongovernmental organizations engaged in reducing IUU fishing in the Southern Ocean to collect information on interorganizational collaborations. We used social-network analyses to examine the nature of collaborations among the identified 117 organizations engaged in reducing IUU fishing. International collaboration improved the ability to control and manage harvest of commercially important toothfish (Dissostichus spp.) stocks and reduced bycatch of albatrosses (Diomedeidae) and petrels (Procellariidae) in longlines of IUU fishing vessels. The diverse group of surveyed organizations cooperated frequently, thereby making a wide range of resources available for improved detection of suspected IUU vessels and trade flows, cooperation aimed at prosecuting suspected offenders or developing new policy measures. Our results suggest the importance of a central agency for coordination and for maintaining commonly agreed-upon protocols for communication that facilities collaboration. Despite their differences, the surveyed organizations have developed common perceptions about key problems associated with IUU fishing. This has likely contributed to a sustained willingness to invest in collaborations. Our results show that successful international environmental governance can be accomplished through interorganizational collaborations. Such cooperation requires trust, continuous funding, and incentives for actors to participate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».