Valuing invisible catches: Estimating the global contribution by women to small-scale marine capture fisheries production
Notice bibliographique
Résumé
The role that women play in fisheries around the world is receiving increasing international attention yet the contributions by women to fisheries catches continues to be overlooked by society, industry and policy makers. Here, we address this lack of visibility with a global estimation of small-scale fisheries catches by women. Our estimates reveal that women participate in small-scale fishing activities in all regions of the world, with approximately 2.1 million (± 86,000) women accounting for roughly 11% (± 4%) of participants in small-scale fishing activities, i.e., catching roughly 2.9 million (± 835,000) tonnes per year of marine fish and invertebrates. The landed value of the catch by women is estimated at USD 5.6 billion (± 1.5 billion), with an economic impact of USD 14.8 billion per year (± 4 billion), which is equivalent to 25.6 billion real 2010 dollars (± 7.2 billion). These catches are mostly taken along the shoreline, on foot, or from small, non-motorized vessels using low-technology, low-emission gears in coastal waters. Catches taken by women are often for home consumption, and thus considered part of the subsistence sub-sector. However, in many contexts, women also sell a portion of their catch, generating income for themselves and their families. These findings underscore the significant role of women as direct producers in small-scale fisheries value chains, making visible contributions by women to food and livelihood security, globally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».