Decadal changes in international advocacy toward the conservation of highly migratory fishes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Highly migratory fishes, such as tunas, present conservation challenges because their ranges span the high seas and jurisdictional waters of coastal states. Governments are mandated to manage tuna fisheries through Regional Fisheries Management Organizations (RFMOs), so RFMO meetings have subsequently become one focal point for non‐governmental organizations (NGOs) seeking to influence the management process. Here we ask: how have the agendas of NGOs at RFMO meetings changed over time and where are they currently most effective at reforming tuna fisheries management? We systematically analyzed 216 advocacy statements submitted by NGO observers to RFMOs from 1999–2019 and interviewed 26 meeting attendees. We find that target tuna stock management measures accounted for over 20% of total advocacy over time and there has been a 26‐fold increase in calls for science‐based harvest strategies since 2010. We also find that 77% of policymakers were receptive to RFMO advocacy, but 57% of interviewees believe the most effective way to influence RFMO decisions was through engagement external to RFMO meetings. Relations between industry and environmental NGO observers are also improving due to sustainable seafood movement collaborations and we suggest these emerging cross‐sectoral partnerships could substantially improve the management of pelagic species if their efforts remain credible and transparent.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».