The sound management of a fishery as a social engineering: applying Karl Popper's demarcation criterion to an Area 2 stock of Pacific halibut
Notice bibliographique
Résumé
The Newfoundland fishery for Atlantic cod was once the largest cod fishery in the world. In the early 1990s this fishery formed part of an Atlantic Canadian groundfish fishery collapse that has become one of the world’s most prominent case studies of failure in fisheries management. The proposition to be advanced in this paper is that this fishery collapse is attributable to the use of unsound inductive arguments that were over-reliant on ‘facts’ or data. Under Karl Popper’s non-inductive theory of method the ability to understand and avoid a fishery collapse is not dependent on the certainty of the ‘facts’ or data, it is dependent of the soundness of the decisions that are taken. What is, or is not, a sound decision or sound argument is not a distinction discoverable ‘naturalistically’ by empirical science; rather, the distinction is based in logic. Sound management decisions require a critical or falsifiable view of science that has to be ‘demarcated’ from a verifiable and inductive view, two views illustrated in this paper by a singular 47 year data set of Pacific halibut. It is my prescriptive thesis that if the World’s commercial fisheries are to realize a long-term sustainability they will need to be managed under a critical or falsifiable view of fishery science in which a trial and error management is guided by rules of thumb with prior improbability. After all, Canada’s inshore Maritime lobster fishery has been managed in this way for well over a century without collapse.
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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 | 0,017 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».