Funding Priorities: Big Barriers to Small‐Scale Fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Since the mid-1990s there has been a concerted effort to encourage fisheries sustainability by targeting large-scale, high-catch fisheries and by raising consumer awareness. Because of the often slow pace of regulatory approaches, this voluntary, market-oriented effort has been structured so as to avoid government involvement. But have smallscale fisheries, our best option for sustainable use of fisheries resources, been lost in the market-based push toward sustainability? In financial terms the largest sustainable fisheries initiative has been the U.S.-based Seafood Choices campaign, largely funded by the Packard Foundation. From 1999 to 2004, Seafood Choices invested $37 million in more than 30 nonprofit organizations to promote marketbased sustainable seafood initiatives, such as ecolabeling certification and seafood wallet cards that tell consumers which fish are being caught sustainably (Bridgespan Group 2005). In contrast, over the last decade, only 2 U.S.-based nonprofit organizations have invested <$1.5 million in research and policy reform related to global fisheries subsidies. Since the late 1990s the World Wildlife Fund (WWF) has had one full-time person working on fisheries subsidies and lobbying countries to reduce subsidies (approximate cost < $100,000/year). In 2005 the nonprofit organization Oceana began a campaign against fisheries subsidies with some staff working part-time on the issue of subsidies (approximate cost < $75,000). In 2006 Oceana ramped up their efforts against subsidies (approximate cost $125,000– 150,000) and in 2007 spent approximately $400,000 on subsidy-related efforts, including a paid advertising campaign, media, staff, and travel (M. Hirshfield, personal communication). Although they are often described as very variable between countries, small-scale fisheries are characterized as fishers operating in boats of 15 m or less, or without
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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 | 0,047 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,018 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,007 |
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 ».