Collateral damage? Small‐scale fisheries in the global fight against IUU fishing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Concern over illegal, unreported and unregulated (IUU) fishing has led to a number of policy, trade and surveillance measures. While much attention has been given to the impact of IUU regulation on industrial fleets, recognition of the distinct impacts on small‐scale fisheries is conspicuously lacking from the policy and research debate. In this paper, we outline three ways in which the application of IUU discourse and regulation undermines small‐scale fisheries. First, the mainstream construction of “illegal,” “unreported” and “unregulated” fishing, and also the categorical use of “IUU” in an all‐inclusive sense, disregards the diversity, legitimacy and sustainability of small‐scale fisheries practices and their governing systems. Second, we explore how the recent trade‐related measures to counter IUU fishing mask and reinforce existing inequalities between different sectors and countries, creating an unfair burden on small‐scale fisheries and countries who depend on them. Third, as IUU fishing is increasingly approached as “organized crime,” there is a risk of inappropriately targeting small‐scale fisheries, at times violently. Reflecting on these three trends, we propose three strategies by which a more sensitive and ultimately more equitable incorporation of small‐scale fisheries can be supported in the global fight against IUU fishing.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,019 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».