Mathematical Bio‐Economics 2.0 for Sustainable Fisheries
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.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Reconciling food security, economic development, and biodiversity conservation in the face of global changes is a major challenge. The sustainable uses of marine biodiversity in the context of climate change, invasive species, water pollution, and demographic growth is an example of this bio‐economic challenge. There is a need for quantitative methods, models, scenarios, and indicators to support policies addressing this issue. Although bio‐economic models for marine resources date back to the 1950s and are still used in fisheries management and policy design, they need major improvements, extensions, and breakthroughs. This paper proposes to design a Mathematical Bio‐Economics 2.0 (MBE2) for Sustainable Fisheries to advance the development of bio‐economic models and scenarios for the management of fisheries and marine ecosystems confronted with unprecedented global change. These models and scenarios should make both ecological and socioeconomic sense while being well‐posed mathematically and numerically. To achieve this, we propose to base the MBE2 framework for Sustainable Fisheries on four research axes regarding the mathematics and modeling of: (i) ecosystem‐based fisheries management; (ii) criteria of sustainability; (iii) criteria of resilience; and (iv) governance and strategic interactions. The associated methodology of MBE2 draws mainly on dynamic systems theory, optimal and viable controls of systems, game theory, and stochastic approaches. Our analysis, which is based on these four axes, allows us to identify the main methodological gaps to fill compared to current models for fisheries 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.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle