A reconstruction of the Ukraine's marine fisheries catches, 1950-2010
Notice bibliographique
Résumé
AbstractUkraine’s marine fisheries catches were re-estimated for the 1950-2010 time period using a reconstruction approach which estimated all unreported fisheries removals, i.e., catches from the industrial, artisanal, recreational, and subsistence sectors, as well as discards from major fisheries. The reconstructed total catch for the 1950-2010 time period is 1.4 times the data we deemed officially reported on behalf of Ukraine to the FAO, which included only industrial landings. Reconstructed catches consisted to 71% of industrial, 11% artisanal, 8% recreational and 7% subsistence landings, while discards accounted for 3%. Total catches increased from about 50,000 tin 1950 to a peak of about 175,000 t in 1988, then declined with the collapse of the Soviet Union to about 55,000 t in 1991, also due to an invasion of ctenophores in the Black Sea. In 2010, total reported marine landings for Ukraine were about 70,000 t, while the reconstructed total catch was just over 110,000 t. Major unreported species were Mediterranean horse mackerel (Trachurus mediterraneus), gobies (Gobiidae), whiting (Merlangius merlangus), and bluefish (Pomatomus saltatrix). Accounting for all fisheries removals should help to establish a reliable baseline, better understand the fisheries, and thus assist management.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».