The impact of subsidies upon fisheries management and sustainability: the case of the North Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper provides both an estimate and assessment of subsidies in fisheries in the North Atlantic. The subsidies are estimated, on the basis of data taken from an OECD study and the Sea Around US Project database, to be in the order of US$ 2.0–2.5 billion per year. The assessment of the impact of the subsidies upon resource management and sustainability requires an examination of the underlying economics of subsidies in fisheries. There is general agreement, to which we subscribe, that fisheries subsidies do great harm by exacerbating the problems arising from the ‘common pool’ aspects of capture fisheries. Many economists, however, believe it that, if the ‘common pool’ aspects of a fishery could be removed by, for example, establishing a full‐fledged property rights system, the negative impact of fisheries subsidies would prove to be trivial. This paper demonstrates that the aforementioned comfortable belief is unfounded. Fisheries subsidies can be seriously damaging, even if the ‘common pool’ aspects of the fishery are removed. There is also a widely held belief among economists and government officials that subsidies used for vessel decommissioning schemes, far from being harmful, actually have a beneficial impact upon resource management and sustainability, or are at worst, neutral. About 20% of the fisheries subsidies in the North Atlantic are directed towards these purposes. In this paper, we argue that these seemingly beneficial subsides can, in fact, be highly negative in their impact.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».