Using online reports of seahorse seizures to track their illegal trade
Notice bibliographique
Résumé
Illegal wildlife trade (IWT) is a persistent and extensive threat to global biodiversity. Hundreds of marine fish species are subject to regulation under the Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora (CITES), but it is unclear how much protection species gain from CITES because information on marine fish IWT is limited. We used online reports of seized shipments of seahorses (Hippocampus spp.) to investigate their illegal trade. Seahorses were the first genus of marine fishes to be listed under CITES. We compiled 297 unique seizure records from 192 online outlets posted from January 2010 to April 2021 and analyzed the number of seahorses seized, the value of the seized items, trade routes, and other seizure details. Dried seahorses accounted for nearly all seizures, which totaled around 5 million individuals valued at over US$21 million. The reported number of seizures and the number of seahorses seized increased over time. Reported illegal trade involved 62 countries and other jurisdictions. Seized seahorses predominantly originated in Africa, Asia, and Latin America. China was the primary destination. Seahorses were mostly intercepted in transit and in destination countries rather than source countries. Airports were the most common location for seizures, and passenger baggage represented the primary transportation method by number of seizures, but sea cargo facilitated the largest seizures. Seahorses were most commonly seized by customs, often in conjunction with other regulated wildlife products. Although seizures led to detention of actors, information on subsequent legal actions was limited. Addressing the illegal trade in seahorses requires greater enforcement in source countries and increasing the realized risks associated with smuggling. Our findings can inform intelligence-led enforcement efforts to curb seahorse trafficking and highlight data biases and gaps that should be addressed to facilitate enhanced deterrence measures.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».