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Enregistrement W1977989573 · doi:10.5751/es-05113-170418

Of Fish and Fishermen: Shifting Societal Baselines to Reduce Environmental Harm in Fisheries

2012· article· en· W1977989573 sur OpenAlexaffvenue
Mimi E. Lam

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Conservation and Criminology Analyses
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmFisheryFish <Actinopterygii>BusinessFisheries managementNatural resource economicsEnvironmental resource managementEnvironmental scienceFishingEconomicsPolitical scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If reasonable fishery harvests and environmental harms are specified in new regulations, policies, and laws governing the exploitation of fish for food and livelihoods, then societal baselines can shift to achieve sustainable fisheries and marine conservation. Fisheries regulations can limit the environmental and social costs or harms caused by fishing by requiring the fishing industry to pay for the privilege to fish, via access fees for the opportunity to catch fish and extraction fees for fish caught; both fees can be combined with a progressive environmental tax to discourage overcapitalization and overfishing. Fisheries policies can be sustainable if predicated on an instrumental and ethical harm principle to reduce fishing harm. To protect the public trust in fisheries, environmental laws can identify the unsustainable depletion of fishery resources as ecological damage and a public nuisance to bind private fishing enterprises to a harm principle. Collaborative governance can foster sustainable fisheries if decision-making rights and responsibilities of marine stewardship are shared among government, the fishing industry, and civil society. As global food security and human welfare are threatened by accelerating human population growth and environmental impacts, decisions of how to use and protect the environment will involve collective choices in which all citizens have a stake -and a right.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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