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Enregistrement W4323921270 · doi:10.1126/sciadv.add8125

Fishing through the cracks: The unregulated nature of global squid fisheries

2023· article· en· W4323921270 sur OpenAlexaff
Katherine Seto, Nathan A. Miller, David A. Kroodsma, Quentin Hanich, Masanori Miyahara, Rui Saito, Kristina Boerder, Masaki Tsuda, Yoshioki Oozeki, Osvaldo Urrutia S.

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCephalopods and Marine Biology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingScrutinyFisherySquidBusinessBiologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While most research has focused on the legality of global industrial fishing, unregulated fishing has largely escaped scrutiny. Here, we evaluate the unregulated nature of global squid fisheries using AIS data and nighttime imagery of the globalized fleet of light-luring squid vessels. We find that this fishery is extensive, fishing 149,000 to 251,000 vessel days annually, and that effort increased 68% over the study period 2017-2020. Most vessels are highly mobile and fish in multiple regions, largely (86%) in unregulated areas. While scientists and policymakers express concerns over the declining abundance of squid stocks globally and regionally, we find a net increase in vessels fishing squid globally and spatial expansion of effort to novel areas. Since fishing effort is static in areas with increasing management, and rising in unmanaged areas, we suggest actors may take advantage of fragmented regulations to maximize resource extraction. Our findings highlight a profitable, but largely unregulated fishery, with strong potential for improved management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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