Moving Beyond Rights-Based Management: A Transparent Approach to Distributing the Conservation Burden and Benefit in Tuna Fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Determining the distribution of the conservation burden and benefit is a critical challenge to the conservation and management of trans-boundary fish stocks. Given current levels of overfishing and overcapacity in many trans-boundary fisheries, some or all participating States must necessarily reach a compromise with regard to their interests and carry some share of the conservation burden. This article proposes a new approach to distributing the conservation burden and benefit in trans-boundary fisheries, and explores this approach in the world’s largest tuna fishery: the tropical tuna fisheries of the western and central Pacific. Such an approach would enable Regional Fisheries Management Organizations (RFMOs) to transparently ensure that conservation burden and benefit distributions are consistent with international obligations. The article recommends that RFMOs consider developing decision-making frameworks that would enable existing scientific processes to determine the necessary extent of conservation measures, while a new conservation burden methodology would then determine the implementation of the measure and its impact on each member.
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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 | 0,146 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,041 |
| Communication savante | 0,029 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,022 |
| 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 ».