Comments on FAOs State of World Fisheries and Aquaculture (SOFIA 2016)
Notice bibliographique
Résumé
Comments are provided on several points in the 2016 State of the World Fisheries and Aquaculture produced by the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). It is shown that data assembled by FAO from submissions by countries suggest a “stable” trend mainly because the declining catches of a number of countries with reliable statistics is compensated for by unreliable statistics from countries where reporting increasing catches may be politically expedient, e.g., China, Myanmar. Also, concerns are raised as to why FAO chose to ignore the well-documented data ‘reconstruction’ process, which fills the gaps that exist in data reported by countries to FAO. It is being ignored despite its importance for governance and resource conservation being well known. This process and its findings could be used by FAO to encourage countries to improve their data reporting, including retroactive corrections. This is important in view of successive analyses of the status of fisheries resources undertaken by FAO (published in current and past SOFIAs) and also in modified form by the Sea Around Us . This suggests a degradation of marine fisheries, and, if trends continue, a crisis by mid-century. Finally, comments are presented on the proposition that aquaculture will overtake wild capture fisheries in terms of food production, notably because current aquaculture requires huge quantities of wild-caught fish as feed. Indeed, this emphasis on aquaculture-as-substitute for fisheries raises issues of food security and malnutrition in developing countries, from which much of the fish used as feed originates.
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 | 0,010 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,034 |
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 ».