The economics of fishing the high seas
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
While the ecological impacts of fishing the waters beyond national jurisdiction (the "high seas") have been widely studied, the economic rationale is more difficult to ascertain because of scarce data on the costs and revenues of the fleets that fish there. Newly compiled satellite data and machine learning now allow us to track individual fishing vessels on the high seas in near real time. These technological advances help us quantify high-seas fishing effort, costs, and benefits, and assess whether, where, and when high-seas fishing makes economic sense. We characterize the global high-seas fishing fleet and report the economic benefits of fishing the high seas globally, nationally, and at the scale of individual fleets. Our results suggest that fishing at the current scale is enabled by large government subsidies, without which as much as 54% of the present high-seas fishing grounds would be unprofitable at current fishing rates. The patterns of fishing profitability vary widely between countries, types of fishing, and distance to port. Deep-sea bottom trawling often produces net economic benefits only thanks to subsidies, and much fishing by the world's largest fishing fleets would largely be unprofitable without subsidies and low labor costs. These results support recent calls for subsidy and fishery management reforms on the high seas.
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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 | 0,001 | 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 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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