The market and shadow value of informal fish catch: a framework and application to Panama
Notice bibliographique
Résumé
Fisheries catches are known to be widely underreported, and much of their value flows in informal markets. Goods and services that are not directly sold in a market also have a corresponding economic value, here termed ‘shadow value’, which can apply to discarded fish—or those that are consumed but not sold (e.g., subsistence catches). Here, we estimate the monetary value of fisheries catches in Panama that are landed but not reported, or that are discarded at sea; this includes catches from artisanal and industrial fleets, as well as recreational and subsistence fisheries. Based on available data, we estimate that the market and shadow value of unreported catches in Panama in 2010 was around US$92 million, equal to approximately 43% of the total reported landed value. In the case of discarded fish, the shadow value represents the potential but entirely unrealized economic benefit of landing such fish; in the case of unreported landings, unreported market value represents only the first link in the potentially sophisticated informal seafood economy. One must be careful in considering these results for policy. It is possible that, rather than seeking to capture these ‘lost’ benefits, fish that are discarded or unreported should not have been caught at all, for example, if they are juveniles or of threatened species; conversely, unreported subsistence catches are crucial for food security throughout the world. These results help contextualize the scale of unreported fisheries in economic terms, and can inform subsequent policies and strategies to ensure social, ecological, and economic sustainability.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».