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Enregistrement W3041104984 · doi:10.1016/j.marpol.2020.104114

COVID-19 provides an opportunity to advance a sustainable UK fisheries policy in a post-Brexit brave new world

2020· article· en· W3041104984 sur OpenAlexaff
Paul S. Kemp, Rainer Froese, Daniel Pauly

Notice bibliographique

RevueMarine Policy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrexitFishingBusinessEuropean unionThreatened speciesNatural resource economicsFisheryNegotiationFish stockResource (disambiguation)Fisheries managementYield (engineering)Environmental resource managementInternational tradeEconomicsPolitical scienceEcologyBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brexit creates a systemic shock that provides a unique opportunity for the UK to implement a new sustainable Fisheries Policy to better manage the multiple stocks on which future fishers will depend on leaving the European Union. At the same time, the global slowdown of commercial fishing as a result of COVID-19 has reduced pressure on some threatened stocks to levels not seen since the Second World War. In combination, Brexit and the COVID-19 slowdown have created a unique opportunity to facilitate the recovery of a threatened resource. Nevertheless, challenges remain as fisheries represent only 0.12% of UK economic output, presenting a risk that opportunities for more sustainable management will be lost during wider trade negotiations. Reduced fishing pressure during the COVID-19 era will enable stocks an opportunity to recover if supported by a new UK Fisheries Policy that focuses on: (a) re-establishing the role of Maximum Sustainable Yield to set limits that enable the recovery of fish populations initiated during the COVID-19 era; (b) ensuring that catch targets are set with the aim to maintain biomass at 120% of that which will achieve Maximum Sustainable Yield; (c) improving coherent resource management that also considers the expensive use of carbon associated with unsustainable fishing, and the need to protect fish throughout their life-cycle; and (d) constructing and effectively enforcing protection of a resilient network of Marine Protected Areas despite potential protests from EU member states.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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