Far from home: Distance patterns of global fishing fleets
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
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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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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