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Enregistrement W2899293948 · doi:10.1038/s41467-018-07118-9

Modern slavery and the race to fish

2018· article· en· W2899293948 sur OpenAlexaff
David Tickler, Jessica J. Meeuwig, Katharine Bryant, Fiona David, John A. H. Forrest, Elise Gordon, Jacqueline Joudo Larsen, Beverly Z. L. Oh, Daniel Pauly, U. Rashid Sumaila, Dirk Zeller

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesPaul M. Angell Family FoundationMarisla FoundationMAVA FoundationOak FoundationDavid and Lucile Packard Foundation
Mots-clésOverfishingFishingFisheryExploitCorporate governanceFish stockBusinessSustainabilityFisheries managementFishing industryFisheries lawFish <Actinopterygii>Natural resource economicsEconomicsEcologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine fisheries are in crisis, requiring twice the fishing effort of the 1950s to catch the same quantity of fish, and with many fleets operating beyond economic or ecological sustainability. A possible consequence of diminishing returns in this race to fish is serious labour abuses, including modern slavery, which exploit vulnerable workers to reduce costs. Here, we use the Global Slavery Index (GSI), a national-level indicator, as a proxy for modern slavery and labour abuses in fisheries. GSI estimates and fisheries governance are correlated at the national level among the major fishing countries. Furthermore, countries having documented labour abuses at sea share key features, including higher levels of subsidised distant-water fishing and poor catch reporting. Further research into modern slavery in the fisheries sector is needed to better understand how the issue relates to overfishing and fisheries policy, as well as measures to reduce risk in these labour markets.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations182
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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