Sustainable Fisheries Management: Balancing Resource Use and Conservation
Notice bibliographique
Résumé
The ultimate goal of sustainable fisheries is to strike a constantly changing balance between human utilization and natural restoration, ensuring the long-term sustainability of fish stocks and ecosystems while also providing a stable life for those who rely on them. This study reviews several key aspects of sustainable fishery management: ecological basis, policy and governance framework, technological innovation, socio-economic factors, and adaptation paths to address climate change. The article first reviews the formation and connotation of the concept of "sustainable fisheries", and then sorts out the overall trend and main predicaments of global fishery resources. Research has found that maintaining ecological balance cannot be achieved without the basic management of ecosystems, the protection of biodiversity and the scientific regulation of fishing intensity. Meanwhile, new technologies such as selective fishing, reduced concurrent fishing, and AI-driven digital regulation are transforming the way the fishery industry is transparent and compliant. Social-level issues cannot be ignored either. The equity of coastal communities, the roles of women and indigenous people, and how the fishery economy can be diversified are all key links affecting sustainability. In addition, the paper also discusses the position of aquaculture in the blue economy and the role of Marine ecological restoration in the protection system. Facing the more complex challenge of climate change, research has proposed response strategies centered on adaptive management and system resilience building.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».