LEGAL REGULATION OF FISHERY IN RUSSIA AND FOREIGN STATES: COMMON AND SPECIAL FEATURES
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the article is a comparative analyze of legal regulation of fishery in Russia and foreign states. According to this goal, the task of comparison of fishery legislation of Russia and other CIS countries, Russia and EU State as well as North American countries arises. The author tries to solve one more issue — to consider how current legal regulation correlates with the concept of fishery in Russia. Legislation in the sphere of fishery is developing dynamically. Despite the different time of appearance and the differences of legal systems, mentioned legislation can be compared in the basic directions of legal regulation. The article applied the method of comparative legal regulation, the historical method of extrapolating. Also the scientific methods of deduction and induction are applied. The author used the instruments of international soft law and the works of specialists in the mentioned area of the legal regulation. The article consists of following sections: statement of the question; sources of law; key rules-definitions; principles and key provisions of the legislation; the quota system of catches, licensing and contractual methods of regulation; the payment principle and the nature of the distribution of funds received. In conclusion the author emphasized the approximation of the legislation of Russia and other CIS countries in the field of fisheries (concerning the concepts, basic provisions, types of fishery and quotas). Also, there are some similarities in a combination of licensing and contractual methods of regulation in Russian and Canadian legislation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».