Asymmetry across international borders: Research, fishery and management trends and economic value of the giant sea bass (<i>Stereolepis gigas</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Co‐operation in the management of shared fish stocks is often necessary to achieve sustainability and reduce uncertainty. The United States of America (USA) and Mexico share a number of fish stocks and marine ecosystems, while there is some binational co‐operation in scientific research, unilateral management decisions are generally the rule. We present a case study using the giant sea bass (Stereolepis gigas, Polyprionidae) to highlight how these management and research asymmetries can skew national perceptions of population status for a fully transboundary species. Scientific publications and annual funding related to giant sea bass are 7x and 25x higher in the USA, respectively, despite the fact that 73% of the species’ range occurs in Mexico. Conversely, annual fishery production and consumptive value of giant sea bass in Mexico are 19x and 3.5x higher than in the USA, respectively, while the non‐consumptive value related to dive ecotourism is 76x higher in the USA. These asymmetries have generated a distorted view of the population status of the giant sea bass across its entire range. This and other factors related to historical fishery dynamics and policy must be accounted for when assessing population status, and subsequent appropriate management responses, across geopolitical boundaries.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».