Notice bibliographique
Résumé
The last three bi-annual State of World Fisheries and Aquaculture (SOFIA) reports by the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) gave the impression that they downplayed the stark reality of declining trends in global marine fisheries catches. In contrast, the most recent SOFIA 2018 deserves praise for seemingly striking a different tone, and for more directly and clearly identifying the key issues faced by marine fisheries. This includes the acknowledgment of globally declining catches and several data deficiencies, such as the ‘presentist’ bias in official data reported by countries to FAO, and the utility of catch data reconstructions in informing such data deficiencies, as advocated by the Sea Around Us for nearly two decades. FAO also acknowledges its personnel limitations and hence the need to collaborate with non-governmental entities. Further, we congratulate FAO on explicitly addressing in SOFIA 2018 two major challenges in global marine fisheries, namely the effects of climate change and the problems related to subsidies for the enormous Chinese fishing fleets. We applaud FAO for this different, more open tone in SOFIA 2018, which even includes animal welfare consideration, and we hope that it signals a new period of increased FAO engagement with Civil Society and academia, to address the important fisheries and sustainability challenges facing our world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».