Who Brings in the Fish? The Relative Contribution of Small-Scale and Industrial Fisheries to Food Security in Southeast Asia
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
Amidst overexploited fisheries and further climate related declines projected in tropical fisheries, marine dependent small-scale fishers in Southeast Asia face an uncertain future. Yet, small-scale fishers are seldom explicitly considered in regional fisheries management and their contribution to national fish supply tends to be greatly under-estimated compared to industrial fisheries. Lack of knowledge about the small-scale sector jeopardises informed decision-making for sustainable ecosystem based fisheries planning and social development. We fill this knowledge gap by applying reconstructed marine fish catch statistics from Cambodia, Malaysia, Thailand, and Vietnam – countries of the Gulf of Thailand - from 1950 to 2013 to assess the relative contribution of small-scale and industrial fisheries to national food security. Reconstructed catches quantify reported and unreported fish catch from industrial, small-scale, and recreational fishing. We then conduct a comparative analysis of the degree to which the industrial and small-scale sectors support food security, by converting total catch to the portion that is kept for human consumption and that which is diverted to fishmeal for animal feed or other purposes. Total reconstructed marine fish catch from the four Southeast Asian countries totalled 282 million t from 1950 to 2013, with small-scale sector catches being underestimated by an average of around 2 times. When the amount of fish that is diverted to fishmeal is omitted, small-scale fishers contribute more food fish for humans than do industrial fisheries for much of the period until 2000. These results encourage regional fisheries management to be cognisant of small-scale fisheries as a pillar of socio-economic well-being for coastal communities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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