Hidden costs and propped-up profits: unraveling the economics of Europe’s purse-seine tuna fishing industry
Notice bibliographique
Résumé
Despite tuna fisheries’ global economic significance and contributions to food security and trade, we find that without substantial subsidies, notably fuel tax exemptions and fishing access agreement fees supported by public funds from the European Union, the European purse seine tuna industry would be highly unprofitable. Between 2010 and 2023, EUR 2.1 B in subsidies were funnelled into the sector (EUR 179.4 M from fishing access agreements, and EUR 1.9 B from fuel tax concessions), masking underlying financial issues and commercial non-viability. French companies reported continuous losses in recent years, even with these subsidies. Spanish firms performed better, likely due to complex ownership structures that facilitate tax optimization strategies, lower operating costs, and increased access to fishing grounds and seafood markets. Additionally, the sector’s economic survival appears to come at the expense of working conditions and pay, environmental sustainability, and legal compliance, including wage suppression and fishing violations. This research highlights the urgent need for policy reform in the European tuna fishing industry, addressing the reliance on harmful subsidies and the intensification of labor exploitation as a means to avoid economic unviability. The abolishment of harmful subsidies, sustainable fishing practices, and fairer employment conditions must be integrated to prevent a looming crisis that threatens ecological systems, economic stability and livelihoods.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».