Ecosystem‐Based Fisheries Management for Social–Ecological Systems: Renewing the Focus in the United States with <i>Next Generation</i> Fishery Ecosystem Plans
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Resource managers and policy makers have long recognized the importance of considering fisheries in the context of ecosystems; yet, movement towards widespread Ecosystem‐based Fisheries Management (EBFM) has been slow. A conceptual reframing of fisheries management is occurring globally, which envisions fisheries as systems with interacting biophysical and human subsystems. This broader view, along with a process for decision making, can facilitate implementation of EBFM. A pathway to achieve these broadened objectives of EBFM in the United States is a Fishery Ecosystem Plan (FEP). The first generation of FEPs was conceived in the late 1990s as voluntary guidance documents that Regional Fishery Management Councils could adopt to develop and guide their ecosystem‐based fisheries management decisions, but few of these FEPs took concrete steps to implement EBFM. Here, we emphasize the need for a new generation of FEPs that provide practical mechanisms for putting EBFM into practice in the United States. We argue that next‐generation FEPs can balance environmental, economic, and social objectives—the triple bottom line—to improve long‐term planning for fishery systems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle