Modelling the Grand Banks commercial fishing fleet: Fleet structure, fishing performance and economic viability
Notice bibliographique
Résumé
The Grand Banks commercial fishing industry has been faced with several crises in the past decades. These crises have included the major financial crunch and inflation of the late 1970s and early 1980s, as well as the resources collapse of the Northern cod stock and other groundfish stocks in the 1990s followed by the foreign fishing disputes of the mid 1990s. The thesis examines the evolution of the fishing industry in Atlantic Canada during these critical years with focus on the fisheries of the Grand Banks. A linear programming model of the configuration of the Grand Banks commercial fishing fleet is formulated to describe the post 2000 period. The model is driven using the results of an extensive analysis of historical records for this recent period. The model results are validated by comparing them with historical average annual data over the period 2000-2005. The linear programming model is run under several scenarios emulating changes in government policy and economic conditions affecting the harvesting sector. Based on the results, alternative fishing fleet configurations for the Grand Banks fishery are defined to improve the economic viability of the fishing fleet. The model pointed to changes in fleet configuration including a rationalization of the shrimp and crab fleets and a shift to longline vessels with higher-valued product for groundfish harvesting. Once implemented, these suggestions would advance the goals of the new "Oceans to Plate" approach to fisheries management recently announced by Fisheries and Oceans, Canada.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».