Improving the Economic Management of the Bristol Bay (Alaska) Sockeye Salmon Fishery in the Age of Aquaculture
Notice bibliographique
Résumé
When evaluated using biological criteria, Alaskan salmon fisheries are considered to be among the best managed commercial fisheries in the world. Nevertheless, the economic performance of these fisheries has deteriorated in recent years as a result of a long‐term decline in ex‐vessel prices triggered by exponential growth in the world salmon farming sector, with prices reaching historic lows during the late 1990s and early 2000s. Building on the regulated open‐access model for renewable resources developed by Homans and Wilen (1997), Valderrama and Anderson (2010) conducted a formal examination of market interactions between the Bristol Bay sockeye salmon fishery and the world aquaculture sector. Their study demonstrated that the rents extracted during the initial years of the limited‐entry program were gradually dissipated as a result of overcapacity and price declines caused by aquaculture. In this study, the Valderrama and Anderson (2010) econometric model is used as a framework to evaluate the economic benefits of rights‐based management in the Bristol Bay fishery. The analysis illustrates the efficiency gains that management schemes such as harvesting cooperatives could generate by lowering the level of effort in the fishery. Given that growth in world aquaculture is expected to continue in the foreseeable future, improving efficiency in the fisheries sector is an essential step to restore some of the rents lost to competition with the aquaculture sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».