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Enregistrement W4412564167 · doi:10.1038/s44183-025-00143-4

Substantial gains and little downside from farming of Totoaba macdonaldi

2025· article· en· W4412564167 sur OpenAlex
Julia M. Lawson, Andrew Steinkruger, Miguel Castellanos-Rico, Garrett M. Goto, Miguel Ángel Cisneros‐Mata, Eréndira Aceves‐Bueno, Matthew M. Warham, Adam M. Sachs, Steven D. Gaines

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenpj Ocean Sustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and soil sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of California, Santa Barbara
Mots-clésEconomicsAgricultureDownside riskFinancial economicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Illegal wildlife trade threatens species globally. Conservation farming introduces farmed substitutes to reduce poaching. Predicting if farming will succeed necessitates understanding how supply and demand interact and how markets respond. We focus on illegal trade for totoaba ( Totoaba macdonaldi ), dominated by a Mexican cartel, which has continued unabated despite long-standing prohibitions. We investigate if farmed totoaba can successfully compete with poaching and support a healthy wild totoaba population. We simulate an illegal supply chain describing the current trade: poachers sell to traders who sell to end-markets. If traders reduce the quantity supplied in response to farming, poaching could decrease by 28%, but if traders select a price that undercuts farming, poaching may increase by 6%. Under both responses, a stable wild population is maintained. Our results are sensitive to costs, demand, product substitutability, market structure, and combinations thereof, and we discuss how to quantitatively evaluate and mitigate for these issues.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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