Fisheries Systems Models For Evaluating Alternative Management Strategies: Six Oecd Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author.In 1997, the OECD commissioned a series of fisheries case studies to examine the transition to a more “responsible” status as defined in general terms by the FAO’s Code of Conduct for Responsible Fisheries. These cases studies included a cross section of fisheries (groundfish, small pelagics, and invertebrates) from OECD member countries: Canada, Iceland, Australia, New Zealand, Germany, and Japan. The analyses of these case studies consisted of an annual historical, current, and projected status of the fisheries of interest with respect to integrated targets for: biological, economic, social, and administrative criteria. The case models were developed using the spreadsheet program Excel with a menu-based interface for ease of use. The results provide users with the capabilities to evaluate the impacts of alternative policy strategies including changes in resource global annual catch limits, changes in allocations to gear sectors, and changes in fishing fleet structure including assumptions of rationalization under quota systems. Model evaluation of policy alternatives includes both a deterministic and a stochastic framework with randomness attributed primarily to stock recruitment and growth, and economic market and cost variables. The presentation will discuss (1) the multicriteria modeling framework for evaluating the performance of the cases under selected policy adjustment, (2) the analysis feedback process for policy selection and evaluation, and (3) the principle results and conclusions arising from the various case studies.
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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».