Casting the Net Widely: Effective Governance and the Contribution of Fisheries to the Development of African Countries
Notice bibliographique
Résumé
Africa’s marine fisheries and oceans have contributed significantly to the livelihood of the continent’s coastal communities for centuries. The shell middens found off the coast of Eritrea in the Red Sea are the oldest record of human consumption of sea food (Walter et al., 2000; Mayer and Beyin, 2009). The Fantis of Ghana have been fishing along the West African coast since the 18th century (Alder and Sumaiia, 2004; Atta-Mills et al., 2004). Marine resources could continue to serve as a sustainable source of economic development. That is, social and cultural values for coastal African countries if marine resources are managed and governed effectively with regard to the environment. In this chapter, we explore the opportunities and challenges facing African fisheries, with the objective of providing insights for policy-makers and the public, to help them develop policies for the sustainable development of African fisheries, both for current and future generations. By sustainability we here mean the ability to maintain the regeneration potential of fisheries resources indefinitely into the future so that they can support the social and economic needs of the society for many generations to come. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».