Can Cooperative Management of Tuna Fisheries in the Western Pacific Solve the Growth Overfishing Problem?
Notice bibliographique
Résumé
Tuna fisheries in the western and central Pacific Ocean are important globally for both food and economic security. Yellowfin and bigeye tuna stocks in this region are declining, in part due to the juvenile bycatch of these species by the purse seine fishery using floating objects and fish aggregating devices (FADs). This leads to a conflict between the longline and handline fisheries, which target adult fish, and the purse seine fishery, whose bycatch is leading to growth overfishing. This paper develops a bioeconomic game-theoretic equilibrium model to determine if, at equilibrium, the elimination of juvenile fishing could bring economic benefits to the region. Specifically, we examine non-cooperative and cooperative outcomes for a threeplayer game: purse seine, longline and handline, incorporating skipjack, yellowfin and bigeye as target species. Our results suggest that the reduction or elimination of fishing on floating objects could result in increased net benefits to the region from US $100 million to US $350 million per year; however, this gain is not shared equitably among the three fisheries. Notably, purse seine fisheries stand to lose economically through this type of management decision. The realization of potential economic gains for this region will require the formation of a cooperative sharing system.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».