Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many fisheries management systems, even when based on apparently sound science, have failed to prevent severe overfishing. And even when successful in this sense, such systems have frequently resulted in a large degree of excess fishing capacity. The reason for these failures can often be found in a lack of consideration of the economic incentives affecting fishermen. Specifically, when forced to compete for a fixed total annual catch quota (TAC), fishermen are motivated to fish at high intensity, and to expand the fishing power of their vessels. Individual fishing quotas (IFQs) are being increasingly used as a method of altering economic incentives in a desirable way. IFQ systems, however, can also suffer severe shortcomings, unless substantial fees are extracted for the exclusive right to exploit a publicly owned resource. When combined with appropriate fees, or royalties, IFQs can indeed result in sustainable, profitable fisheries. There still remains the fundamental question of risk management, but this is also now beginning to be addressed. Thus there is now a strong hope for the future success of marine fisheries, at least within 200‐mile coastal zones.
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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 | 0,011 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».