Baseline study on the training and certification requirements for fishers in EU Member States
Notice bibliographique
Résumé
Training and skills enable fishers to be more efficient, resilient, sustainable and work safer. This is important for one of the world’s most dangerous professions. It is also important in making the profession more attractive in the EU at a time when generational renewal is a major concern. It is also a key plank of the social dimension of the Common Fisheries Policy and the Fisheries and Oceans Pact. A number of existing international treaties and EU Directives already provide frameworks for fisher training and skills, but the degree of compliance with these is not well documented. Moreover, despite the European Commission’s urging, EU Member States have been slow to ratify the key international treaty in this area, namely the International Convention on Standards of Training, Certification and Watchkeeping for Fishing Vessel Personnel (STCW-F) adopted in 1995. Only ten Member States have done so, whereas 22 coastal Member States have fishing fleets. The absence of a harmonised EU-wide approach to the basic safety competences, safe navigation, and safe propulsion of fishing vessels that the STCW-F describes complicates the mutual recognition of certificates, posing barriers to labour mobility and increasing administrative burdens. This lack of alignment also impacts safety, as training standards and competencies vary widely.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».