Untraceable: The Consequences of Canada's Poorly Regulated Seafood Supply Chains
Notice bibliographique
Résumé
Seafood is one of the most highly traded food commodities in the world, with notoriously long and complex supply chains. In Canada, a lack of transparency in seafood supply chains is masking hidden costs – to the economy, our fisheries sector, ocean health and global human rights. Without adequate traceability in place, Canada is knowingly contributing to a global web of illegal, unreported and unregulated (IUU) fishing* and illicit seafood trade practices – those that involve money, goods or value gained from illegal and generally unethical activity. Our opaque supply chains are costing us: Canada is losing up to $93.8 million† in tax revenue each year due to the illicit seafood product trade, and Canadians are spending up to $160 million a year on seafood caught through IUU fishing. These practices also weaken the sustainability of fisheries and cheat both consumers and honest Canadian fishers. Right now, fish and seafood products caught by individuals who have been trafficked into modern slavery can make their way onto Canadian supermarket shelves, simply because safeguards to prevent this have not been put in place. The sale of these products makes Canada complicit in global human rights abuses and perpetuates the market for illegally caught fish.
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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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».