Notice bibliographique
Résumé
The human appetite for seafood has intensified and so has overfishing and damage to marine ecosystems. However, the true demand for seafood is often not captured in the national or United Nations Food and Agriculture Organization (FAO) statistics. The underreporting of catches is prevalent worldwide, which inevitably leads to mismanagement, and justifies data improvements via catch reconstructions. For instance, marine fisheries catch reconstructions for 1950 to present for Mozambique and the United Republic of Tanzania show that the small-scale fisheries sectors in both countries are underreported. Overall, reconstructed marine fisheries catches for Mozambique and Tanzania were respectively 6.2 and 1.7 times greater than those reported by FAO. Similarly, shark catches have been underreported globally, and reconstruction of Ecuador’s mainland shark landings for 1979 to 2004 shows that shark landings were an estimated 7,000 tonnes per year, or nearly half a million sharks, and 3.6 times greater than those reported by FAO from 1991 to 2004. Over the past decades, as we realize fish catches are larger than officially reported and demand for seafood is outstripping the availability of wild resources, conservation groups have been attempting to change patterns of household consumption, particularly in North America and Europe. These groups aim to reduce overfishing and encourage sustainable fishing practices using tools like consumer awareness campaigns and seafood certification schemes. But many factors impede these efforts, such as the renaming and mislabeling of seafood, the absence of a significant price premium for certified seafood, and, most importantly, a lack of demonstrably improved conservation status for the species that are meant to be protected. This dissertation presents market-based initiatives that may strengthen current initiatives, e.g. global adoption of chain of custody standards, working higher in the demand chain, connecting seafood to climate change, and diverting small fish away from the fishmeal industry into human food markets. Also, conservation groups should consider investing as much effort into the elimination of harmful fisheries subsidies, the primary perverse incentive encouraging excess fishing capacity, as they put into altering consumer behavior. Finally, conservationists can learn from the latest research on the psychology of savings and investment. If these market efforts complement more marine protected areas and regulations, it may be possible to ensure fish as food and wildlife for both current and future generations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,003 |
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 ».