The EU shark finning ban at the beginning of the new millennium: the legal framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The strong international market for shark fins, but the often relatively low value of shark meat and the practical constraints for preserving it on board, have led to the practice whereby fins are removed from any shark caught by a fishing vessel and retained on board while the remainder of the shark is discarded at sea. This practice, known as “shark finning”, has raised increasing concerns, at both the international and European levels, due to the killing of large quantities of sharks, with devastating and unsustainable effects on shark populations. Despite the importance of shark fisheries for EC fleets, to date shark fisheries are not subject to a comprehensive management framework at the European level. A number of measures aiming directly or indirectly at the conservation and management of sharks have been adopted over time. Considering that, the range of existing measures must be strengthened to ensure the rebuilding of many depleted stocks fished by the EU fleet both in and outside EU waters. At the EC level a new regulation has recently been implemented. This paper carries out an overview of the legal framework for the finning bans in the EU to improve current knowledge about this topic and to aid in focusing future research.
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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 | 0,015 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».