Global Marine Fishing across Space and Time
Notice bibliographique
Résumé
Human health and livelihoods are threatened by declining marine fisheries catches, causing substantial interest in the sources and dynamics of fishing. Catch analyses in individual exclusive economic zones (EEZs) and the high seas are abundant, and research across multiple EEZs is growing. However, no previous studies have systematically compared catches, intranational versus international fish flows, and fishing nations within all of the world’s EEZs and across adjacent and distant EEZs and the high seas to inform “metacoupled” fisheries management. We use the metacoupling framework—a new approach for evaluating human–nature interactions within and across adjacent and distant systems (metacouplings)—to illustrate how fisheries catches were locally, regionally, and globally interconnected in 1950–2014, totaling 5.8 billion metric tons and increasing by 298% (tonnage) and 431% (monetary value) over this time period. Catches by nations in their own EEZs (largest in Peru) and adjacent EEZs (largest in Indonesia) constituted 86% of worldwide catches, growing in 1950–1996 but declining in 1997–2014. In contrast, catches in distant EEZs and the high seas—largest in Morocco, Mauritania, and Canada—peaked in 1973 and have since represented 9–21% of annual catches. Our 65-year, local–regional–global analysis illustrates how metacoupled fisheries governance—holistic management of multiscalar catches, flows, and tradeoffs within and among fisheries—can improve food and nutrition security, livelihood resilience, and biodiversity conservation across the world.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».