On the sustainability of inland fisheries: Finding a future for the forgotten
Notice bibliographique
Résumé
At present, inland fisheries are not often a national or regional governance priority and as a result, inland capture fisheries are undervalued and largely overlooked. As such they are threatened in both developing and developed countries. Indeed, due to lack of reliable data, inland fisheries have never been part of any high profile global fisheries assessment and are notably absent from the Sustainable Development Goals. The general public and policy makers are largely ignorant of the plight of freshwater ecosystems and the fish they support, as well as the ecosystem services generated by inland fisheries. This ignorance is particularly salient given that the current emphasis on the food-water-energy nexus often fails to include the important role that inland fish and fisheries play in food security and supporting livelihoods in low-income food deficit countries. Developing countries in Africa and Asia produce about 11 million tonnes of inland fish annually, 90 % of the global total. The role of inland fisheries goes beyond just kilocalories; fish provide important micronutrients and essentially fatty acids. In some regions, inland recreational fisheries are important, generating much wealth and supporting livelihoods. The following three key recommendations are necessary for action if inland fisheries are to become a part of the food-water-energy discussion: invest in improved valuation and assessment methods, build better methods to effectively govern inland fisheries (requires capacity building and incentives), and develop approaches to managing waters across sectors and scales. Moreover, if inland fisheries are recognized as important to food security, livelihoods, and human well-being, they can be more easily incorporated in regional, national, and global policies and agreements on water issues. Through these approaches, inland fisheries can be better evaluated and be more fully recognized in broader water resource and aquatic ecosystem planning and decision-making frameworks, enhancing their value and sustainability for the future.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 ».