The role of human rights in implementing socially responsible seafood
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability standards for seafood mainly address environmental performance criteria and are less concerned with the welfare of fisheries workers who produce the seafood. Yet human rights violations such as slavery and human trafficking are widespread in fisheries around the world, and underscore the need for certification bodies and other seafood supply chain actors to improve social performance, in addition to addressing environmental challenges. Calls for socially responsible seafood have referenced human rights law and policy frameworks to shape the guiding principles of socially responsible seafood and to provide the legal machinery to implement these aspirations, but practical guidance on how to achieve this is lacking. To provide clarity on this challenge, we reviewed the literature concerning human rights in the seafood supply chain, and prepared an analysis of opportunities and challenges to implement socially responsible seafood through relevant human rights, legal and policy instruments. We observe that human rights laws are generally framed in favour of addressing violations of civil and political rights, but there remains considerable scope for applying economic, social and cultural (ESC) rights in this context. Other challenges include weakly defined ESC rights infringements, a lack of straightforward mechanisms to enforce human rights entitlements, and practical difficulties such as resources to support and secure rights. On the positive side, governments can draw on international instruments to inspire national policies and legislation to eliminate illegalities from the seafood supply chain. However, for socially responsible seafood principles to translate into tangible actions, these objectives must be rooted in clear legal obligations and be supported by sufficient national capacity and political will.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».