Fremtidens Fiskeri:Rapport fra Fiskerikommissionen, december 2023
Notice bibliographique
Résumé
Den 16. december 2021 besluttede Folketinget at nedsætte et ekspertudvalg for fiskeri (Fiskerikommissionen) til udarbejdelse af forslag til løsning af fiskeriets strukturelle, økonomiske og miljømæssige udfordringer efter Brexit. Gennem de seneste 25 år har dansk fiskeri gennemgået en markant strukturudvikling. Både antal fartøjer og bemanding er faldet markant, samtidig med at fiskefartøjerne i gennemsnit er blevet større, og at fiskeriet er blevet mere effektivt. Men mængden af landet fisk er også faldet betragteligt, kun delvist opvejet af stigende priser. Særligt i årene efter 2009 voksede rentabiliteten mærkbart, især for de større fiskefartøjer.Imidlertid har rentabiliteten været nedadgående siden 2016 – og ud over det tab af fiskerimuligheder, som Brexit medførte – står dansk fiskeri over for en række andre udfordringer i form af bl.a. reducerede fiskebestande, kamp om pladsen på havet og voksende miljø- og klimakrav. I denne rapport har Fiskerikommissionen identificeret og analyseret disse udfordringer nærmere og peger på en række muligheder for dansk fiskeri og for samfundet generelt. I tråd med kommissionens tolkning af kommissoriet er udfordringerne og mulighederne således ikke udelukkende snævert afgrænset til fiskeri, men har også et bredere samfundsmæssigt sigte.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,088 | 0,038 |
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 ».