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Enregistrement W4389208420 · doi:10.58664/mustjournal.2023.12.005

Legal Dilemmas and Solutions to the Conservation and Optimum Utilization of Fisheries Resources Under Global Climate Change: The United Nations Convention on the Law of the Sea as a Perspective

2023· article· en· W4389208420 sur OpenAlexaff
Junsong Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Macau University of Science and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensUniversity of WaterlooBalsillie School of International Affairs
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnited Nations Convention on the Law of the SeaPerspective (graphical)Climate changeConventionBusinessMarine fisheriesMarine conservationPolitical scienceFisheryLawEnvironmental resource managementNatural resource economicsEnvironmental scienceEconomicsOceanographyFishingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The United Nations Convention on the Law of the Sea has established a relatively well-developed system of conservation and optimum utilization of fishery resources, which provides a sufficient legal guarantee for the sustainable development of fish stocks. However, the growing problem of global climate change, in particular sea level rise and ocean warming, has significantly challenged the regime for the conservation and optimum utilization of fishery resources under the United Nations Convention on the Law of the Sea, which is mainly manifested in the possible change of fisheries resources jurisdiction, the deterioration of the overfishing situation, and the increase of international fisheries disputes. Based on this, measures such as maintaining or freezing the territorial sea baselines, preserving the rights of maritime features, strengthening cooperation among countries, and improving regional and international governance mechanisms may stabilize the current international maritime order.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,221 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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