Page 28, Evaluations and Policy Explorations Small Versus Large-Scale Fishing Operations In The North Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This paper compares small and large-scale fishing operations in the North Atlantic, by examining key policy relevant variables such as (i) the number of fishers they employ, (ii) the proportion of total annual catch that is landed by the two groups, (iii) the value of the catch they land, and (iv) annual catch that goes to the reduction industry relative to its use for direct hu-man consumption. We gathered data from the litera-ture to analyze the performance of the two sectors for the Canadian and Norwegian fishing fleets. We then used these country case studies to make inferences on how these two sectors perform at the level of the North Atlantic. Results from the analysis indicate, among other things that, small-scale fisheries employ more people for the same landed value, and that more of their catch is used for direct human consumption than large-scale fisheries. In some countries large-scale op-erations were more profitable (e.g., Norway) but there were countries in which small-scale operations did bet-ter (e.g., France). All in all, this study indicates that small-scale fisheries are better positioned to meet sev-eral of the policy goals set by both national govern-ments and international organizations on the use of ocean resources.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».