Constrained public benefits from global catch share fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Across publicly owned natural resources, the practice of recovering financial compensation, commonly known as resource rent, from extractive industries influences wealth distribution and general welfare of society. Catch shares are the primary approach adopted to diminish the economically wasteful race to fish by allocating shares of fish quotas-public assets-to selected fishing firms. It is perceived that resource rent is concentrated within catch share fisheries, but there has been no systematic comparison of rent-charging practices with other extractive industries. Here, we estimate the global prevalence of catch share fisheries and compare rent recovery mechanisms (RRM) in the fishing industry with other extractive industries. We show that while catch share fisheries harvest 17.4 million tons (19% of global fisheries landings), with a value of 17.7 billion USD (17% of global fisheries landed value), rent charges occurred in only 5 of 18 countries with shares of fish quotas primarily allocated free of charge. When compared with other extractive industries, fishing is the only industry that consistently lacks RRM. While recovering resource rent for harvesting well-governed fishery resources represents a source of revenue to coastal states, which could be sustained indefinitely, overcharging the industry might impact fish supply. Different RRM occurred in extractive industries, though generally, rent-based charges can help avoid affecting deployment of capital and labor to harvest fish since they depend on the profitability of the operations. Our study could be a starting point for coastal states to consider adapting policies to the enhanced economic condition of the fishing industry under catch shares.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 ».