The COVID-19 Pandemic, Small-Scale Fisheries and Coastal Fishing Communities
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has rapidly spread around the world with extensive social and economic effects. This editorial focuses specifically on the implications of the pandemic for small-scale fishers, including marketing and processing aspects of the sector, and coastal fishing communities, drawing from news and reports from around the world. Negative consequences to date have included complete shut-downs of some fisheries, knock-on economic effects from market disruptions, increased health risks for fishers, processors and communities, additional implications for marginalized groups, exacerbated vulnerabilities to other social and environmental stressors, and increased Illegal, Unreported and Unregulated fishing. Though much of the news is dire, there have been some positive outcomes such as food sharing, the revival of local food networks, increases in local sales through direct marketing and deliveries, collective actions to safeguard rights, collaborations between communities and governments, and reduced fishing pressure in some places. While the crisis is still unfolding, there is an urgent need to coordinate, plan and implement effective short- and long-term responses. Thus, we urge governments, development organizations, NGOs, donors, the private sector, and researchers to rapidly mobilize in support of small-scale fishers, coastal fishing communities, and associated civil society organizations, and suggest actions that can be taken by each to help these groups respond to the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».