An Improved Reconstruction of Total Marine Fisheries Catches for the New Hebrides and the Republic of Vanuatu, 1950–2014
Notice bibliographique
Résumé
1. Abstract For many small island nations, fisheries provide residents with both food security and economic stability. However, in order to create effective and sustainable fisheries policies and management that will ensure a growing population can prosper, policy makers need to know what is being fished and how much is fished. Vanuatu, the smallest country in Melanesia, has a declared and claimed Exclusive Economic Zone (EEZ) of over 820,000 km2 and fisheries resources play a large part in the food security and economic stability of this country. This reconstruction of total marine fisheries catch of Vanuatu for 1950 to 2014 faced major data gaps. It showed that the reconstructed total catches of nearly 1.4 million t were 40% higher than the 977,997 t reported by the Food and Agriculture Organization (FAO) on behalf of Vanuatu for the same period. However, if large-scale industrial catches are excluded, the reconstructed small-scale fisheries catches (~ 270,000 t) were over 200% higher than the 114,862 t of reported catch that were assumed to represent the small-scale sector in FAO data. Subsistence catches made up almost 93% of small-scale catches, followed by artisanal and recreational catches with ~7% and less than 1%, respectively. By continuously improving the fisheries data of Vanuatu for both the past and the present, policy makers, stakeholders and fishers can make better decisions that will maintain the benefits of marine fishery resources.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».