The USA's international trade in fish leather, from a conservation perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides the first analysis of imports and exports of fish leather by the USA. Estimates of minimum levels of trade were obtained from the records of the United States Fish and Wildlife Service for 1997–2001, and possible conservation consequences were considered. Data show that imported leather items used the skins of at least 51 types of fish. Of the 41 identified to species level, six were freshwater fish, eight diadromous and 27 were fully marine. Eels and hagfishes (marketed as ‘eelskin’; eight named species), stingrays (10 named species) and sharks (15 named species) dominated the trade. An average of 725 000 fish-leather products, worth over US$ 6 million, was imported each year to the USA. A significant decline in fish leather imports over the five-year period studied derived largely from changes in ‘eelskin’ imports. Fish leather in the USA was reportedly sourced primarily from the Republic of Korea, mainland China and Thailand, although the records were flawed. About 93% of leather products were obtained from wild fish. Exports from the USA totalled approximately 5% of imports by volume. Many of the fish species comprising the largest imports for leather were characterized by low resilience to exploitation, with one-third of known species considered threatened or near threatened by the World Conservation Union (IUCN). This pilot assessment indicates the need for better record keeping if sustainability of fish exploitation for leather is to be evaluated.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle