Static and Dynamic Social Network Models for the Analysis of Transshipment in Illegal Fishing
Notice bibliographique
Résumé
Illegal fishing is a global problem affecting society in numerous ways: from impacting the sustainability of artisanal and subsistence fishing communities to disturbing the balance of delicate oceanic ecosystems through the systematic overexploitation of fish stocks. On a global level, the success criminal organizations have had with hiding their activities is largely attributed to the practice of transshipment (where a fishing vessel offloads its catch to a transport vessel at sea), which makes tracing the origins of illegally caught fish extremely difficult. Extensive research has been conducted to leverage data from the Automatic Identification System (AIS) to identify vessels fishing illegally, but current methods often overlook interactions between vessels and have not been shown to affect the global extent of illegal fishing. In this paper, transshipment encounters are modelled as a social network graph where nodes represent vessels and edges represent transshipment encounters between them. A static analysis of the transshipment networks is conducted to identify key vessels enabling illegal fishing through transshipment. A dynamic visualization tool is then implemented to provide context on the formation and evolution of transshipment networks over time. Based on the dynamic analysis of the network, insights are gained about different ways in which transshipment encounters might be used to offload marine products. A dynamic analysis of criminal subnetworks is conducted, showcasing how network modelling can be used to enable a global approach in the combat against illegal 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».