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Enregistrement W2611569056 · doi:10.11575/prism/30047

Overfishing in Canada and the United States: A Comparative Study of Policy and Legislation

2015· article· en· W2611569056 sur OpenAlexaboutno aff
Joseph Hutter

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationOverfishingPolitical sciencePublic administrationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this Capstone project was to first explore the causes of overfishing, then to explore how the issue is both viewed and dealt with in terms of policy and legislation in two highly comparable jurisdictions: Canada and the United States. The research draws to attention that there is a distinct lack of effective coastal commercial fisheries management in Canada and when compared to the United States, the degree of mismanagement becomes even more apparent. It is discovered that despite the magnitude of the collapse of the Atlantic cod fishery in Newfoundland, Canada has still yet to develop sufficient policy and legislation to effectively combat the ongoing issue of overfishing in coastal Canadian waters. This is sharply contrasted by U.S. fisheries management under the federal Magnuson-­‐ Stevens Act that by nearly all accounts has been monumental in the country’s progress in controlling overfishing. Researching the causes of overfishing and comparing fisheries policy and legislation in both countries gleans the conclusion that not only can overfishing issues be solved through strong federal fisheries management, but the United States is currently doing so through effective legislation that Canada desperately requires. Furthermore, it is recommended that Canada should achieve stronger federal fisheries management through the legislative measure of amending the federal Fisheries Act to not only recognize overfishing but to include rebuilding plans for overfished stocks. The recommended rebuilding plans are inspired by the stock rebuilding measures laid out in the United States’ federal Magnuson-­‐Stevens Act.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,012
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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