Eco-Label Conveys Reliable Information on Fish Stock Health to Seafood Consumers
Notice bibliographique
Résumé
Concerns over fishing impacts on marine populations and ecosystems have intensified the need to improve ocean management. One increasingly popular market-based instrument for ecological stewardship is the use of certification and eco-labeling programs to highlight sustainable fisheries with low environmental impacts. The Marine Stewardship Council (MSC) is the most prominent of these programs. Despite widespread discussions about the rigor of the MSC standards, no comprehensive analysis of the performance of MSC-certified fish stocks has yet been conducted. We compared status and abundance trends of 45 certified stocks with those of 179 uncertified stocks, finding that 74% of certified fisheries were above biomass levels that would produce maximum sustainable yield, compared with only 44% of uncertified fisheries. On average, the biomass of certified stocks increased by 46% over the past 10 years, whereas uncertified fisheries increased by just 9%. As part of the MSC process, fisheries initially go through a confidential pre-assessment process. When certified fisheries are compared with those that decline to pursue full certification after pre-assessment, certified stocks had much lower mean exploitation rates (67% of the rate producing maximum sustainable yield vs. 92% for those declining to pursue certification), allowing for more sustainable harvesting and in many cases biomass rebuilding. From a consumer's point of view this means that MSC-certified seafood is 3-5 times less likely to be subject to harmful fishing than uncertified seafood. Thus, MSC-certification accurately identifies healthy fish stocks and conveys reliable information on stock status to seafood consumers.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,013 |
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 ».