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Enregistrement W4408823758 · doi:10.5194/oos2025-1364

Unfolding the Contributions of Small-Scale Fisheries to the Sustainable Development Goals

2025· preprint· en· W4408823758 sur OpenAlexaff
Thierry Razanakoto, Marc Léopold, Rachel Bitoun, Ravaka Ambinintsoa Randrianandrasana, Shehu Latunji Akintola, Pascal Bach, Esther Fondo, Nicole Franz, Nikita Gaibor, Lina Diaz, Silvia Salas, Milena Arias Schreiber, Brice Trouillet, Ratana Chuenpagdee, Rodolphe Devillers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésScale (ratio)Sustainable developmentFisheryGeographyEcologyBiologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of climate change are hindering the ability of the world to achieve the Sustainable Development Goals (SDG) by 2030. In particular, the success of SDG 2 (Zero hunger) is threatened by the impacts of climate change on global food production, leaving over 20% of the world's population at risk of food and nutrition insecurity. Fisheries, particularly small-scale fisheries (SSF), play a crucial role in future global food security. With the constant increase in demand for aquatic food products and its key role in nutrition in many coastal contexts, sustainable fishery production is essential to ensure healthy food while protecting the health and function of marine ecosystems. Despite its importance for livelihoods and nutrition for millions of people, SSFs remain poorly acknowledged in global policies. Social-ecological relationships in SSF are complex and poorly understood, making it difficult to formulate policies that could improve and preserve the contributions of SSF to sustainable development. Here, we developed an expert-based rapid appraisal framework to identify and characterize the contribution of SSF to SDGs. We implemented a flexible scoring system for data-limited situations, usable with natural resources users, managers, and scientists. Our structured approach is not limited to SDG 14 and target 14.b; rather, it provides insights into SSF's contributions to 11 other SDGs. This research discusses the findings from the application of the Rapid Appraisal framework to 60 SSF case studies in eight countries across Africa, Europe, and Latin America. Our findings indicate that SSF have consistent potential to advance certain SDGs and targets, especially targets 1.4, 12.3, 1.1, 8.5, and to a lesser extent targets 14.2, 14.1, and 16.7. SSFs impact on other targets are variable and dependent on local contexts, especially some targets of SDGs 5 (targets 5.5 and 5.A) and 8 (targets 8.7, 8.8, and 8.9). Our work reveals that unlocking SSFs potential to advance SDGs, requires understanding them not only from the marine resource perspective (SDG 14) but also from its social and economic components. Our study provides the first comprehensive approach for assessing the multiple contributions of SSFs to SDGs, allowing for a global assessment of SSF across diverse contexts, and analyzing key trends and variations in their contributions to the SDGs. As SSFs supply about 40% of the global fish catch and 90% of the employment in the capture fisheries sector, we argue that SSFs play a critical role in policies leading towards the SDGs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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