Buyback programs in commercial fisheries: effciency versus transfers
Notice bibliographique
Résumé
A Cournot model of investment is used to characterize the pre‐ and post‐buyback investment equilibrium for vessels operating in a total‐allowable‐catch‐regulated fishery. Welfare effects – the net welfare gains or losses and the distributional effects – that may be expected from vessel buyback programs are identifed. Net welfare effects depend on the ability of remaining vessels to replace buyback capital, the speed of capital replacement, and capital investment irreversibility. Net welfare effects are likely to be positive only under exceptional technological and capital‐market conditions. A brief review of the British Columbia Pacific Salmon Revitalization Plan is presented to anchor the theoretical model. JEL Classification: Q28, D24 Les auteurs utilisent un modèle d;qgainvestissement à la Cournot pour analyser la situation d;qga´equilibre d'investissement avant et après le rachat de vaisseaux opérant dans des pêches où le total des prises permises est réglementé. Les effets de bien‐être – les effets nets de gains ou de pertes et les effets de redistribution – qu;qgaon peut anticiper de programmes de rachats de vaisseaux sont identifiés Les effets nets de bien‐être dépendent de la capacité des vaisseaux qui restent en service à remplacer le capital racheté, de la vitesse avec laquelle le capital est remplacé, et de l'irréversibilité de la capitalisation. Les effets nets de bien‐être sont susceptibles d'être positifs seulement dans des conditions exceptionnelles sur le plan technologique et pour ce qui est du marché du capital. Les auteurs examinent le plan de revitalisation du saumon du Pacifique de la Colombie Britannique pour donner un point d;qgaancrage au modèle théorique.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».