Drifting Fish Aggregating Devices in the Indian Ocean: Impacts, Management, and Policy Implications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Indian Ocean has seen a significant increase in drifting fish aggregating devices (dFADs) used in purse seine fisheries, resulting in an exponential rise in tropical tuna catches. However, the negative impacts such as catches of juvenile tunas, increase in catches of non-targeted species, ghost fishing, and abandoned and lost fishing gear remain a significant concern of developing coastal States. The study examines the abundance and ecosystem consequences of abandoned, lost, and discarded fishing gear (ALDFG) dFADs in the Indian Ocean, focusing on their impact on the marine ecosystem, risks to marine ecosystems and the legality of these unauthorized ALDFG dFADs posing IUU fishing on the Somali coast. The study also critically evaluates the effectiveness of existing regulatory frameworks and governance mechanisms in addressing these issues. Investigating the prevalence of ALDFG dFADs in Somalia's waters, the paper underscores the failure of current Indian Ocean Tuna Commission (IOTC) dFAD management and governance frameworks to mitigate these impacts effectively. Over a six-month period, 63 dFADs were opportunistically recovered along the sample coastline, projecting an annual influx of approximately 160 dFADs, not one was fully compliant with IOTC regulations. The research further calculated a proportional number of dFADs per km per annum over the entire Somali shelf, estimating a total of approximately 1,439 dFADs recovered annually. The study's findings reveal explicit non-compliance with existing regulations, emphasizing the urgent need for enhanced monitoring, regulatory measures, and international cooperation to address the challenges posed by dFADs to marine ecosystems and the livelihoods of coastal communities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».