Tackling IUU Fishing: Developing a Holistic Legal Response
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Illegal, unreported and unregulated (IUU) fishing is a global problem, which threatens marine ecosystems in addition to putting food security and regional stability at risk. It is often linked to major human rights violations and even organized crime. Legal measures, such as introducing monitoring and surveillance systems or denying services to vessels engaged in IUU fishing, are often implemented at national and international levels to combat such practices. Academics and economists have suggested that IUU fishing might be discouraged equally well by taking the profit out of it. Building on this premise, this article analyzes the extent to which the availability of liability insurance contributes to the problem of IUU fishing. To this end, an empirical study has been carried out, which supports the contention that vessels suspected of involvement in IUU fishing have no serious difficulty in obtaining liability insurance from the market and insurance sector, thereby inadvertently facilitating IUU fishing. The authors conclude that to deter IUU fishing, access to insurance for those involved in it should be restricted. Some success can be achieved if certain steps are taken to improve the risk assessment procedures of underwriters. However, it is advocated that the most effective approach would be the reform of European Union or domestic legislation and putting providers of liability insurance under a clear positive obligation to refuse cover to those involved in IUU fishing.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».