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Enregistrement W4391484601 · doi:10.1038/s44183-024-00042-0

WTO must complete an ambitious fisheries subsidies agreement

2024· article· en· W4391484601 sur OpenAlex
U. Rashid Sumaila, Lubna Alam, Patrízia Raggi Abdallah, Denis Worlanyo Aheto, Shehu Latunji Akintola, Justin Alger, Vania Andreoli, Megan Bailey, Colin Barnes, Abdulrahman Ben‐Hasan, Cassandra M. Brooks, Adriana Rosa Carvalho, William W. L. Cheung, Andrés M. Cisneros‐Montemayor, Jessica Dempsey, Sharina Abdul Halim, Nathalie Hilmi, Matthew O. Ilori, Jennifer Jacquet, S. Karuaihe, Philippe Le Billon, James P. Leape, Tara G. Martin, Jessica J. Meeuwig, Fiorenza Micheli, Mazlin Mokhtar, Rosamond L. Naylor, David Obura, Maria Lourdes D. Palomares, Laura Pereira, Abbie A. Rogers, Ana M. M. Sequeira, Temitope O. Sogbanmu, Sebastián Villasante, Dirk Zeller, Daniel Pauly

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revuenpj Ocean Sustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityDalhousie UniversityUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSubsidyAgreementFisheryInternational tradeBusinessInternational economicsEconomicsBiologyMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Trade Organization (WTO) achieved a significant milestone in June 2022 by adopting a much-anticipated fisheries subsidies agreement 1 , aligning with strong recommendation from the global scientific community 2 . This pivotal agreement marks a crucial advance towards ensuring the sustainability of our ocean. For the first time, it establishes binding global regulations compelling governments to assess the legality and sustainability of the fishing activities they subsidize. Harmful subsidies are a key driver of overfishing which is a major threat to ocean biodiversity 3 . Subsidies also exacerbate CO 2 emissions from fishing sectors by incentivizing over-capacity 4 and putting coastal livelihoods and food security at risk 5 . Within this agreement, trade ministers committed to further negotiations on unresolved matters. Such matters include crafting new regulations to diminish subsidies contributing to overfishing and excessive fishing capacity (Fig. 1 ) that have given some countries an unfair advantage in exploiting the ocean 6 . Removing harmful subsidies and therefore overfishing, will help to rebuild diverse fish populations, subsequently leading to increased levels of sustainable catches, and income for fishers. Rebuilt fish populations would also help reduce carbon emissions 7 , 8 . Fig. 1 Fisheries subsidies amount by category and type and grouped by developed and developing country groups (dark vs. light blue, respectively), for 2018 6 . Full size image

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,173 · 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