Notice bibliographique
Résumé
The current worldwide crisis in marine fisheries can be summarized as “too many boats chasing too few fish.” In other words, many marine fisheries today suffer from a combination of overfishing of stocks and overcapacity of fishing fleets. Although fishing vessels can, and do, switch to new targets as current stocks become depleted, the world's oceans are finite. By the end of the 1990s the inevitable result was becoming apparent, as total worldwide catches of ocean fish (as reported by the United Nations Food and Agriculture Organization) began to decline. Documentation of this trend is provided by Pauly et al. (1998), Jackson et al. (2001), Hilborn et al. (2003), Myers and Worm (2003), Dulvy et al. (2003) and other publications. Based on large, detailed databases for world fisheries, these studies have demonstrated an unexpected degree of overharvesting, especially of large, valuable species. Two important questions immediately arise. What are the underlying reasons for overfishing and overcapacity? What needs to be done to reverse the trend? To begin with, it is obvious that economic forces are paramount—marine resources are exploited because of a demand for the product. If the revenue obtained from catching fish of a certain population exceeds the cost of doing so, there will exist an economic incentive to exploit that population. Unless the rate of harvesting can be controlled somehow, the fish population may eventually be reduced (at a profit) to a low level. This in turn may affect the productivity of the resource and greatly reduce future catches.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,517 | 0,368 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».