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Enregistrement W4408320449 · doi:10.1111/joac.70009

Theatre of Enforcement at Sea: The Global Fight Against ‘Illegal Fishing’ and the Criminalisation of Fisher Peoples and Exploitation of Fish Workers

2025· article· en· W4408320449 sur OpenAlexafffund
Paula Satizábal, Gina Noriega‐Narváez, Lina Diaz, Philippe Le Billon

Notice bibliographique

RevueJournal of Agrarian Change · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversidad del Magdalena
Mots-clésFishingEnforcementCorporate governanceInternational watersPunitive damagesIntervention (counseling)Crime controlFisheryFish stockEnvironmental governancePolitical scienceLaw and economicsBusinessLawSociologyCriminal justice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Illegal, unreported and unregulated (IUU) fishing has been internationally branded as a major threat to oceans. Frequently depicted as having profound societal impacts and operational synergies with other forms of criminal activities, which justify the need for a so‐called global fight against IUU fishing to protect the marine commons and secure marine spaces. Whereas industrial fishing is the prime culprit, policy reforms are being promoted to regulate and formalise artisanal and traditional fishing practices. This raises questions on how enforcement and formalisation processes are translated into practice and shaped by economic interests within and beyond the oceans. In this intervention, we focus on the governance of IUU fishing in Colombia and anchor our critique into two acts—the act of criminalisation and the act of impunity —to uncover a theatre of enforcement at sea. We argue that the punitive approach to IUU fishing criminalises fisher peoples, whereas domestic, foreign and transnational capitalist actors continue to operate, depleting oceans and exploiting fish workers' labour with very limited control. We conclude by asserting that the fight against IUU fishing is in part a fight against precarious fish workers and fisher peoples, rather than against ‘ocean grabbers’, reflecting biased criminalisation processes with differentiated impacts at the intersections of class, gender and race.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,223

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 savante0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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