A Perspective on the Role of Eco-Certification in Eliminating Illegal, Unreported and Unregulated Fishing
Notice bibliographique
Résumé
Illegal, unreported and unregulated (IUU) fishing activities threaten marine biodiversity, livelihoods, food security, and human rights across the globe. Often occurring in waters that are difficult to control, and across multi-sector, transboundary, value chains that are hard to regulate, such a complex and heterogeneous problem requires multiple strategies beyond sovereign nations’ legislation alone. Here we explore the mechanisms through which eco-certification, by fostering private-public and cross-jurisdiction cooperation, can incentivize fishers to adopt best practices in harvesting and ecosystem impacts mitigation, increase the transparency of fishery operations and accountability to suppliers. The Marine Stewardship Council (MSC) sets globally recognized standards for fisheries sustainability and supply chain assurance, based on the FAO Code of Conduct for Responsible Fisheries. Building on the MSC experience of over 400 certified fisheries representing 18% of global wild marine catch, we analyze examples and available information on the changes achieved by the seafood industry through engagement with the program, with particular focus on the elimination or reduction of illegal, unreported or unregulated fishing practices. We propose here that different, interlinked mechanisms come into play: the Standards provide best practice guidelines for improved catch documentation, monitoring, control and surveillance (MCS), and strengthening regulations. These lead to change either through (1) direct improvements required for fisheries to achieve the certificate (e.g., in Fishery Improvement Projects) or, (2) once certified, to maintain the certificate, or (3) as an emergent effect of the engagement process itself, requiring stakeholder cooperation and transparent information-sharing leading to a greater culture of compliance, and (4), as an effect of strengthening chain of custody documentation and standardizing it across jurisdictions. We also discuss limitations, such as the capacity for fisheries in low-income regions to embark on the management and social reform required, and evolving challenges in seafood sustainability, such as ethical concerns for forced and child labor and shark finning. While not the single silver bullet against such a complex problem, we argue that certification is an important tool in addressing IUU fishing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».