Criteria for a good catch: A conceptual framework to guide sourcing of sustainable salmon fisheries
Notice bibliographique
Résumé
The identification of sustainably managed fisheries is problematic for marketers and consumers of Pacific salmon food products owing to lack of well-defined and robust criteria that take into account current ecosystem science of salmon. We present the rationale for an alternative conceptual framework for salmon management that supports the development of sustainable sourcing criteria. Our approach contrasts with current large-scale fisheries certification programs such as that of the Marine Stewardship Council (MSC) and general consumer recommendation services such as Monterey Bay Aquarium’s Seafood Watch (SFW) program. Our framework is based on the “place-based” character of salmon populations and recognition of fundamental aspects of salmon ecology, particularly the evolution of population life histories that are locally adapted to freshwater spawning and rearing habitats. We describe how this framework underpins development of science-based sourcing criteria and how it differs in important respects from the industrial approach that historically and currently is the basis for most salmon management. We conclude with a discussion of how the framework and its application may provide a model for redirecting salmon management, in general, towards a more science- and place-based approach and why that is likely to be sustainable in the long term in a way that most contemporary salmon management is not.
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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 | 0,045 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,038 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».