Far from home: Distance patterns of global fishing fleets
Notice bibliographique
Résumé
Postwar growth of industrial fisheries catch to its peak in 1996 was driven by increasing fleet capacity and geographical expansion. An investigation of the latter, using spatially allocated reconstructed catch data to quantify "mean distance to fishing grounds," found global trends to be dominated by the expansion histories of a small number of distant-water fishing countries. While most countries fished largely in local waters, Taiwan, South Korea, Spain, and China rapidly increased their mean distance to fishing grounds by 2000 to 4000 km between 1950 and 2014. Others, including Japan and the former USSR, expanded in the postwar decades but then retrenched from the mid-1970s, as access to other countries' waters became increasingly restricted with the advent of exclusive economic zones formalized in the 1982 United Nations Convention on the Law of the Sea. Since 1950, heavily subsidized fleets have increased the total fished area from 60% to more than 90% of the world's oceans, doubling the average distance traveled from home ports but catching only one-third of the historical amount per kilometer traveled. Catch per unit area has declined by 22% since the mid-1990s, as fleets approach the limits of geographical expansion. Allowing these trends to continue threatens the bioeconomic sustainability of fisheries globally.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».