Report card on ecosystem‐based fisheries management in tuna regional fisheries management organizations
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 International instruments of fisheries governance have set the core principles for the management of highly migratory fishes. We evaluated the progress of tuna Regional Fisheries Management Organizations ( tRFMO s) in implementing the ecological component of ecosystem‐based fisheries management ( EBFM ). We first developed a best case tRFMO for EBFM implementation. Second, we developed criteria to evaluate progress in applying EBFM against this best case tRFMO . We assessed progress of the following four ecological components: target species, bycatch species, ecosystem properties and trophic relationships, and habitats. We found that many of the elements necessary for an operational EBFM are already present, yet they have been implemented in an ad hoc way, without a long‐term vision and a formalized plan. Overall, tRFMO s have made considerable progress monitoring the impacts of fisheries on target species, moderate progress for bycatch species, and little progress for ecosystem properties and trophic relationships and habitats. The tRFMO s appear to be halfway towards implementing the ecological component of EBFM , yet it is clear that the “low‐hanging fruit” has been plucked and the more difficult, but surmountable, issues remain, notably the sustainable management of bycatch. All tRFMO s share the same challenge of developing a formal mechanism to better integrate ecosystem science and advice into management decisions. We hope to further discussion across the tRFMO s to inform the development of operational EBFM plans.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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