Tuna trade‐offs: Balancing profit and social benefits in one of the world’s largest fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The western and central Pacific Ocean (WCPO) tuna fishery is one of the world's largest in terms of both catch volume and value, providing over half of global tuna catch with a landed value of US $5.84 billion in 2017. Fishing is conducted by both large‐ and small‐scale fleets, with fisheries subsidies disproportionately benefiting the former. The primary objective of this study was to determine the optimal distribution of effort between two large‐scale fisheries (LSF) and two small‐scale fisheries (SSF) in the WCPO under three scenarios: to maximize industry benefits, minimize subsidization or maximize food supply. The objective was approached using a bioeconomic game‐theoretic model. Results indicate opposite distributions of effort to maximize industry benefits (all fishing conducted by LSF) or to minimize subsidization (all fishing by SSF), with more balanced effort distributions to maximize food supply. Total value of capacity‐enhancing subsidies in optimal scenarios ranged from $1.4 billion when industry benefits were maximized to $0.2 billion when subsidization was minimized. Investigation of suboptimal scenarios reveals the flexibility of these results, with wide ranges in outputted state variables for a given goal. Difficulty was encountered in modelling the SSF sector due to data deficiencies, a well‐recognized issue in managing SSF. Investments towards “data equity” to help ensure that management decision‐making can properly account for the SSF sector would be useful. This study has implications for the objectives we set in fisheries management, and the potential trade‐offs, often value‐driven in nature, that we must make explicit in that management.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».