Sustainable fisheries are essential but not enough to ensure well‐being for the world’s fishers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective fisheries management is necessary for the long‐term sustainability of fisheries and the economic benefits that they provide, but focusing only on ecological sustainability risks disregarding ultimate goals related to well‐being that must be achieved through broader social policy. An analysis of global landings data shows that average fishing wages in 36%–67% of countries, home to 69%–95% of fishers worldwide, are likely below their nationally determined minimum living wage (which accounts for costs of food, shelter, clothing, health and education). Furthermore, even if all fisheries in every country were perfectly managed to achieve their Maximum Sustainable Yield, a common sustainability target, average incomes of fishers in up to 49 countries—70% of fishers worldwide—would still not meet minimum living wages. Access to decent work and livelihoods are fundamental human rights, including for all fisherfolk around the world, and strategies to support their well‐being must therefore integrate a much wider set of perspectives, disciplines and institutions. Key first steps for fisheries researchers are to more fully recognize and estimate fisheries benefits to households—including income from women and/or alternative employment, unreported landings, or shadow values of subsistence catch—and to help identify and learn from economic equity outcomes in rebuilt fisheries around the world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».