Catching industrial fishing incursions into inshore waters of Africa from space
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Small‐scale fisheries contribute substantially to the sustainability of coastal communities by providing livelihood and economic opportunities and ensuring food security. However, their geographic range of operation overlaps with that of industrial fisheries, increasing the resource competition, risk of vessel collision and inter‐sector conflicts, while jeopardizing the sustainability of fish stocks. When industrial vessels venture into waters that are reserved to artisanal fisheries, their operations become illegal. In Africa, the extent of such operations, beyond their legal implications, has resulted in severe economic, food security and maritime safety issues. In this paper, we use automatic identification system data derived from satellite technology to predict fishing operations and find that industrial fleets spend 3%–6% of their time fishing within inshore areas reserved for small‐scale fisheries between 2012 and 2016, of the total 4.2 million industrial fishing hours within the Exclusive Economic Zones of African countries. We assessed the total fishing effort by this form of illegal fishing operations at 166 million kWhours at least out of 4.9 billion kWhours in total. We discuss this dangerous form of illegal fishing, which often results in deadly collisions with small‐scale sector operators, increases competition and conflicts over fisheries access, threatens the sustainability of fish stocks, and calls for better governance, and protection.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».