Global fisheries economic analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION The starting point for global fisheries economics work in the Sea Around Us project at the University of British Columbia Fisheries Centre is the creation of global databases. Over the last few years, we have created and/or compiled global databases on ex-vessel fish prices, subsidies, recreational fisheries, social discount rates, and consumer price indices. We are currently developing two additional global databases: cost of fishing and fisheries employment. This information, combined with other project databases, provides remarkable opportunities for conducting global-scale fisheries analyses. This chapter summarizes the results reported by Sumaila et al . (2010), which provide estimates of global fisheries subsidies; and Cisneros-Montemayor and Sumaila (2010) and Dyck and Sumaila (2010), which estimate the contribution of ecosystem-based marine recreation and ocean fish populations to the global economy, respectively. FISHERIES SUBSIDIES WORLDWIDE Fisheries subsidies are defined as financial transfers, direct or indirect, from public entities to the fishing sector, which help the sector make more profit than it would otherwise (Sumaila et al ., 2008). Such transfers are often designed to either reduce the costs of production or increase revenues. In addition, they may also include indirect payments that benefit fishers, such as management and decommissioning programs. Subsidies have gained worldwide attention because of their complex relationship with trade, ecological sustainability, and socioeconomic development. It is widely acknowledged that global fisheries are overcapitalized, resulting in the depletion of fishery resources (Hatcher and Robinson, 1999; Munro and Sumaila, 2002).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,006 |
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 ».