Notice bibliographique
Résumé
This thesis contains three essays on Extreme Weather and the Economics of Fisheries. The first essay, Marine Heatwaves and Commercial Fishing in New Zealand, investigates the influence of marine heatwaves (MHWs) on fish catch within the ocean in New Zealand’s Exclusive Economic Zone. MHWs, characterized by short-term sea-surface temperature (SST) anomalies, are becoming more frequent due to anthropogenic climate change. Using high-resolution SST and fish catch data, the study applies Geographically and Temporally Weighted Regression to analyse the spatially heterogeneous impacts of MHWs. The results show that moderate MHWs are associated with increased fish catches; however, intense MHWs lead to significant declines, disrupting fish populations and habitats. This chapter highlights the economic and ecological vulnerabilities posed by the intensifying MHWs and emphasizes the need for adaptive fisheries management to ensure sustainability. The second essay, Impact of Tropical Cyclones on Fishing Activity in the Philippines, identifies the main fishing grounds within the Philippine Exclusive Economic Zone (EEZ) and examines the response of fishing vessels to tropical cyclones (TCs) in 2012. Using satellite imagery from NOAA and TC data from the International Best Track Archive for Climate Stewardship, this study employs kernel density estimation to map fishing grounds and advanced regression techniques to analyse the effect of TC speed on fishing activity. Results indicate an overall negative impact of TCs on vessel activity during and two days after their passage, with significant reductions in the Sibuyan Sea, Visayan Sea, and Panay Gulf. Daily commercial fishing production in Western Visayas was estimated to decline by 7,800 tons, affecting over 188,000 families. These findings highlight the vulnerability of fisheries to TCs and the broader socio-economic consequences for coastal communities. The third essay, The Impact of Tropical Cyclones on Fishing Boats: Global Perspective, quantifies the effects of TCs on fishing activity globally from 2012 to 2023 across 42 countries. Using satellite imagery and tropical cyclone data, the study applies kernel density estimation to identify fishing grounds and Generalized Linear Mixed Models to assess TC impacts. The analysis reveals considerable regional variation, with wind speed effects ranging from -1.17% to +0.50% change in boat numbers per knot increase. Southeast Asian countries, including Indonesia (-1.22%), the Philippines (-0.82%), and Myanmar (-0.58%), experienced the most significant negative impacts, while positive effects were observed in fishing grounds of China (+0.45%) and Canada (+0.45%). Future projections suggest severe impacts for the Marshall Islands (-1.96%) and Vanuatu (-1.93%), highlighting the vulnerability of these regions to TC intensification. The study also reports that Japan, China, and the Philippines recorded the highest number of TC-affected days in their EEZ (205, 188, and 129, respectively), indicating prolonged disruptions to fishing activities in the Northwest Pacific.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».