Mathematical Bio‐Economics 2.0 for Sustainable Fisheries
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».