Small-scale fisheries catch and fishing effort in the Socotra Archipelago (Yemen) between 1950 and 2019
Notice bibliographique
Résumé
The Socotra Archipelago (Yemen), a group of four islands off the north-eastern tip of Africa in the western Indian Ocean, has a population that relies heavily on small-scale fishing for livelihoods and food security. However, the reporting of fisheries catches by Yemen has consistently been incomplete, with artisanal (small-scale, commercial) catches underreported and small-scale non-commercial subsistence and recreational catches not reported at all. Here, we reconstruct the total small-scale catches and fishing effort from the waters of the Socotra Archipelago for 1950 to 2019, and derive catch-per-unit-effort (CPUE) estimates for these fisheries. The catch officially reported by the Food and Agriculture Organization on behalf of Yemen that was assumed taken from the archipelago is thought to be around 20% of the total reconstructed catch for the archipelago. The reconstructed small-scale catch increased from ~1,500 t in 1950 to an all-time peak of 12,000 t in 2000 before declining to 3,300 t by 2014. Thereafter, catches increased again slightly to just over 3,700 t·year -1 by 2019. Artisanal catches accounted for around 70% of total small-scale catches prior to 2010, but made up only around 46% by 2019. Conversely, subsistence catches increased from ~1,000 t in 2010 to ~2,000 t in 2019, and accounted for 54% of total catches by 2019. Small-scale fishing effort increased by over 1000% since 1950 and reached over 11 million kWdays by 2019. The CPUE derived for small-scale fisheries declined by 78% since 1950, from 1.4 kg·kWday -1 to 0.3 kg·kWday -1 in 2019, with most of the decline occurring after 2000. Our findings suggest resource overexploitation, and may assist efforts to more sustainably manage the Socotra Archipelago’s fish stocks. Small-scale fisheries support food and nutrient security of the local population, not least during political and humanitarian crises such as in Yemen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».