Legal trade of threatened marine species undermines conservation commitments
Notice bibliographique
Résumé
The international trade of threatened marine species as seafood poses significant challenges for biodiversity conservation and undermines global sustainability goals. While illegal fishing contributes to these threats, many national and international policies permit the legal harvest and trade of threatened species, creating a fundamental conflict with conservation objectives.The International Union for Conservation of Nature (IUCN) Red List of Threatened Species provides the world's most comprehensive assessment of species' conservation status and extinction risks. However, threats and species' extinction risks at regional levels can differ significantly from global assessments, leading many countries to develop their own national threatened species lists. For instance, the Orange Roughy is classified as "Vulnerable" on the IUCN Red List in Europe, but listed as "Endangered" under Australia's Environment Protection and Biodiversity Conservation (EPBC) Act.While previous studies have analyzed trade patterns using IUCN listings alone, incorporating national threatened species lists can provide a more complete picture of how international trade affects endangered species. Our research compiles national threatened species lists from around the world to examine how major seafood trading nations engage in trade of species listed as threatened under their own biodiversity conservation policies, and identifies the mechanisms that enable such trade. By analyzing the interaction between national conservation frameworks and international trade patterns, we identify critical gaps where trade practices conflict with domestic species protection policies. Our findings suggest specific targets for strengthening domestic conservation measures and highlight opportunities to better align international trade policies with biodiversity protection and sustainability goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 tête enseignante, 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 ».