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Enregistrement W4412177991 · doi:10.1038/s44183-025-00135-4

Unequal competition: the fate of domestic fisheries facing distant water fishing in the Southwestern Atlantic Ocean

2025· article· en· W4412177991 sur OpenAlexafffund
Adriana Rosa Carvalho, Sebastián Villasante, Natali Lazzari, Ibrahim Issifu, Arne Kinds, Patrícia Majluf, Maria Lourdes D. Palomares, Daniel J. Skerritt, Lubna Alam, Vicky W. Y. Lam, Eurico Mesquita Noleto-Filho, José Amorim Reis‐Filho, Louise Teh, Lydia C. L. Teh, U. Rashid Sumaila

Notice bibliographique

Revuenpj Ocean Sustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensOceans Limited (Canada)Fisheries and Oceans CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFundação Amparo e Desenvolvimento da PesquisaEuropean CommissionHORIZON EUROPE Framework ProgrammeUnited States Agency for International Development
Mots-clésFishingFisheryCompetition (biology)GeographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing presence of Distant Water Fishing (DWF) fleets has intensified competition for marine resources, particularly where domestic fisheries operate under weak governance. This study examines the interaction between DWF and domestic fleets in the Central Southwestern Atlantic Ocean using 15 years (2001–2016) of tuna fishery data from the Sea Around Us database. Key findings show that DWF fleets are more efficient, with higher catch per unit of effort (CPUE), and have increasingly encroached into the exclusive economic zones (EEZs) and even the Territorial Seas of coastal nations, traditionally reserved for small-scale fishers. From 2012 to 2016, domestic fleets consistently showed lower fishing effort and received lower tuna prices than DWF fleets. The growing presence of DWF nearshore pressures domestic fleets to seek subsidies to remain viable. The study underscores the need for stronger national and global regulatory frameworks to protect developing nations’ fisheries and ensure equitable, sustainable ocean resource use.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,252
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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