Quota use in mixed‐stock fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although most fisheries assessment and management focuses on the status of individual stocks, and regulations are commonly established as single‐species total allowable catch limits (TACs), much of the catch from global fisheries comes from mixed‐stock fisheries where species cannot be harvested separately. We show that in some fisheries where TAC and catch of demersal fish stocks are tracked, the average fraction of TAC harvested ranges from 21% to 68% overall and is declining. This is, in part, related to efforts to protect all species from overfishing, leading to ‘choke species’, which limit fishing pressure on other target species. While some choke species arise from a mix of low and high‐productivity species, others result from allocation processes, which can be aggravated by shifting distributions due to climate change. Underutilization of TACs can also result from market limitations, low value of individual species, undercapacity or management measures. Proposed methods for increasing long‐term yield require species to be managed in stock groups, or allowing the abundance of some stocks to fall below target reference points. We suggest that the observed low and declining aggregate harvests are due, primarily, to the focus on single‐stock sustainability measures, rather than performance of the fisheries in relation to potential overall yield. While there is a growing consensus that single‐species management should be replaced by an ecosystem‐based approach, this will require clear legislative directives regarding management of the trade‐offs involved. Time series considered in this analysis do not extend beyond 2019.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».