The Economics of Overcapacity and the Management of Capture Fishery Resources: A Review
Notice bibliographique
Résumé
This paper has its origins in a paper prepared by the author for a 1998 EU sponsored workshop, having the title: Overcapacity, Overcapitalization and Subsidies in European Fisheries (Munro, 1999). The author’s workshop paper drew heavily upon a FAO project with which he had been involved, on the management of fishing capacity, a project that was to give rise to the FAO International Plan of Action on Managing Fishing Capacity (FAO, 1999). Over the intervening decade, the issue of overcapacity in capture fisheries has been brought into sharper focus by calls for a massive resource investment program in the ‘‘natural’’ capital consisting of the world’s capture fishery resources. The widely cited World Bank/FAO report, The Sunken Billions (The World Bank, 2009), argues that, if capture fishery resources are to realize their full economic potential, they must be at least doubled in size. In order for this to happen, the report continues, there must be a 50% reduction in fishing effort, which would seem to call for a sharp reduction in fishing capacity (The World Bank, 2009, p. 42).2 The report has been accompanied by a complementary and currently ongoing OECD project on The Economics of Rebuilding Fisheries (OECD, 2010). With regards to fishing capacity, several broad questions will be seen to arise. To what extent, if any, is the overexploitation of capture fishery resources, necessitating the resource rebuilding program, due to the emergence of fishing overcapacity? What impact will the existence of the apparent fishing overcapacity have upon the nature of the proposed resource investment program Finally, what reliance should be placed upon fleet decommissioning / ‘buyback’ schemes to reduce fishing overcapacity and thereby advance the resource investment program? Properly speaking these, and similar questions, should be addressed, both within the context of ‘domestic’ (intra-EEZ) fisheries, and international fisheries, i.e., fisheries shared by two or more states (or entities). For reasons of length, if nothing else, the discussion will be confined largely to ‘domestic’fisheries.
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.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».