A global review of species‐specific shark‐fin‐to‐body‐mass ratios and relevant legislation
Notice bibliographique
Résumé
In this review, shark-fin-to-body-mass ratios, which have been legislated by several countries as a means of regulating and monitoring shark fisheries, have been compiled and reviewed. Observed and legislated wet-fin-mass-to-round-mass (M(fw) :M(r) ) ratios have been collected for 50 species and eight countries. Wet to dry-fin mass conversion factors have also been reviewed. Existing shark fishery legislation was compiled by political entity and regional fishery management organizations (RFMO). The mean observed M(fw) :M(r) ratio for all species was 3·0%, but actual fin to body-mass ratios varied considerably by species and location. Species-specific mean ratios ranged from 1·1 to 10·9%, and estimated mean ratios ranged from 1·5 to 6·1% by country, depending on fin-cutting practices and the mix of exploited species. The mean conversion factor for wet to dry-fin mass was 0·43. Shark-related legislation was found to exist in 37 countries and the 22 maritime members of the European Union, and shark-related regulations have been designated by nine RFMOs. Results suggest that currently regulated ratios may not be appropriate for all species and fin-cutting practices, and regulations based on generalized ratios for all sharks may be inadequate. Alternative policies may be necessary for the effective management of global shark fisheries.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».