MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1978354628 · doi:10.1016/j.marpol.2014.03.019

Estimates of illegal and unreported fish in seafood imports to the USA

2014· article· en· W1978354628 sur OpenAlexaff
Ganapathiraju Pramod, Katrina Nakamura, Tony J. Pitcher, Leslie Delagran

Notice bibliographique

RevueMarine Policy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVärldsnaturfonden WWFWorld Wildlife Fund
Mots-clésFishingFisheryBusinessPollockShrimpChinaInternational tradeTunaFish <Actinopterygii>GeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Illegal and unreported catches represented 20–32% by weight of wild-caught seafood imported to the USA in 2011, as determined from robust estimates, including uncertainty, of illegal and unreported fishing activities in the source countries. These illegal imports are valued at between $1.3 and $2.1 billion, out of a total of $16.5 billion for the 2.3 million tonnes of edible seafood imports, including farmed products. This trade represents between 4% and 16% of the value of the global illegal fish catch and reveals the unintentional role of the USA, one of the largest seafood markets in the world, in funding the profits of illegal fishing. Supply chain case studies are presented for tuna, wild shrimp and Chinese re-processed Russian pollock, salmon and crab imported to the USA. To address this critical issue of unintended financing of illegal fishing, possible remedies from industry practices and government policies may include improved chain of custody and traceability controls and an amendment to the USA Lacey Act.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations210
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMarine PolicyMême sujetIdentification and Quantification in FoodTravaux en français237 207