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Enregistrement W2532702816 · doi:10.1111/faf.12185

Effort rights‐based management

2016· article· en· W2532702816 sur OpenAlexfundno aff
Dale Squires, Mark N. Maunder, Robin Allen, Peder Andersen, Kepa Astorkiza, Douglas Butterworth, Gonzalo Caballero, Raymond P. Clarke, Hans Ellefsen, Patrice Guillotreau, John Hampton, Rögnvaldur Hannesson, Elizabeth Havice, Mark Helvey, Samuel Herrick, Kjartan Høydal, Vishwanie Maharaj, Rebecca Metzner, Iago Mosqueira, Ana M. Parma, Ivan Prieto‐Bowen, Victor Restrepo, Shaufique Fahmi Sidique, Stein Ivar Steinsham, Eric M. Thunberg, Ikerne del Valle, Niels Vestergaard

Notice bibliographique

RevueFish and Fisheries · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLaw, Economics, and Judicial Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaUniversity of California, San DiegoNational Oceanic and Atmospheric AdministrationInternational Seafood Sustainability FoundationNorges ForskningsrådEuskal Herriko UnibertsitateaUniversity of OxfordNational Marine Fisheries ServiceBrown University
Mots-clésBusinessProcess managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Effort rights‐based fisheries management ( RBM ) is less widely used than catch rights, whether for groups or individuals. Because RBM on catch or effort necessarily requires a total allowable catch ( TAC ) or total allowable effort ( TAE ), RBM is discussed in conjunction with issues in assessing fish populations and providing TAC s or TAE s. Both approaches have advantages and disadvantages, and there are trade‐offs between the two approaches. In a narrow economic sense, catch rights are superior because of the type of incentives created, but once the costs of research to improve stock assessments and the associated risks of determining the TAC and costs of monitoring, control, surveillance and enforcement are taken into consideration, the choice between catch or effort RBM becomes more complex and less clear. The results will be case specific. Hybrid systems based on both catch and effort are increasingly employed to manage marine fisheries to capture the advantages of both approaches. In hybrid systems, catch or effort RBM dominates and controls on the other supplements. RBM using either catch or effort by itself addresses only the target species stock externality and not the remaining externalities associated with by‐catch and the ecosystem.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,833

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,161 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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