Translating the terrestrial mitigation hierarchy to marine megafauna by‐catch
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In terrestrial and coastal systems, the mitigation hierarchy is widely and increasingly used to guide actions to ensure that no net loss of biodiversity ensues from development. We develop a conceptual model which applies this approach to the mitigation of marine megafauna by‐catch in fisheries, going from defining an overarching goal with an associated quantitative target, through avoidance, minimization, remediation to offsetting. We demonstrate the framework's utility as a tool for structuring thinking and exposing uncertainties. We draw comparisons between debates ongoing in terrestrial situations and in by‐catch mitigation, to show how insights from each could inform the other; these are the hierarchical nature of mitigation, out‐of‐kind offsets, research as an offset, incentivizing implementation of mitigation measures, societal limits and uncertainty. We explore how economic incentives could be used throughout the hierarchy to improve the achievement of by‐catch goals. We conclude by highlighting the importance of clear agreed goals, of thinking beyond single species and individual jurisdictions to account for complex interactions and policy leakage, of taking uncertainty explicitly into account and of thinking creatively about approaches to by‐catch mitigation in order to improve outcomes for conservation and fishers. We suggest that the framework set out here could be helpful in supporting efforts to improve by‐catch mitigation efforts and highlight the need for a full empirical application to substantiate this.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».