Size matters: fishing less and yielding more in smaller-scale fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several factors influence catches and the sustainability of fisheries, and such factors might be different depending on the scale on which fisheries work. We investigated the existence of possible subdivisions within small-scale fisheries (SSF) themselves, regarding their economic performance and relative social and environmental impacts to understand which categories of these two types of fleets are best positioned to support sustainability. By doing so, we investigated if it is a good strategy for SSF to aim to grow towards larger scales. We obtained economic and ecological data from landing samplings and information on technological efficiency of this fleet, using a northeastern Brazilian state as a case study. We defined a cut-off point to separate the SSF into two categories of boats, according to their size and gear. We compared their cpue and the factors affecting it within each category; we also compared economic (number of boats, number of landings, jobs, gears, catch, travel time and total time of the fishery, revenues, costs, profits, revenue per unit of effort, and profit per unit of effort) and ecological factors (vulnerability of species caught) between the two categories. We found that small boats spent less time fishing and employed comparatively more people per landed value and catch. The cpue and profits of small boats were also higher. Both large and small boats exploit species with the same overall vulnerability. Therefore, being smaller, even within the SSF category, seems to be a more advantageous social and economic strategy for guaranteeing higher catches and more employment opportunities per catch. These findings need to be taken into account when defining new policies, such as the distribution of subsidies that support or not the sustainable use of fishery resources.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».