New Scientific Information Can Help to Inform the Evaluation of EU Deep-sea Fisheries Regulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The European Union’s deep-sea fisheries regulations (Regulation (EU) No. 2016/2336) established obligations to manage deep-sea fisheries and to protect vulnerable marine ecosystems (VMEs). The European Commission is scheduled to complete a review of the regulations in 2021, providing an opportunity for new scientific information to be incorporated into the implementation of the regulations. Here, we summarise research outputs from the EU-funded Horizon 2020 ATLAS Project and explain their relevance to the regulation of deep-sea fisheries in EU waters. ATLAS research has increased our understanding of the distribution of VMEs and their importance in terms of ecosystem functioning. ATLAS research has also highlighted the utility of molecular techniques to understand fish population structure and the potential for habitat suitability models to help incorporate climate change into decision-making. Building on these scientific advances, we provide recommendations to help increase the effectiveness of management measures to conserve deep-sea fish stocks and protect VMEs.
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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 | 0,164 | 0,281 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,021 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,010 |
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 ».