International trade in European eel (Anguilla anguilla) and CITES
Notice bibliographique
Résumé
In the Czech Republic, the eel (Anguilla anguilla), was an abundant species for a longtime. Nowadays the eel is threatened species due to the excessive fishing and the loss of migration routes. The individuals from the wild nature belong to one of the main sources of the trade in spite of the fact that the eel is registered on the list of CITES; Appendix II including species which are not instantly threated with extinction (33 % of 309 trades in 5 years). The number and the volume of trades was assessed based on data from CITES. Before including the eel on the CITES list, the registered individuals represented the most significant source of the majority of all trades (55 %). Registered individuals were followed by eels from the wild nature. The biggest part of trades was made by meat (38 %) which is very popular in spite of the high fat content. Living individuals, eel bodies, small leather goods and eel leather were traded also very well. Among the main purposes of the trade belong the commercial market (94 %), scientific and medical purpose as well as the captive breeding. The traded eel came mostly from France (21 % of trades), Korea, Great Britain and Morocco. For 20 % of trades the country of origin was unknown. The most exporting countries were: China (32 %), Mexico, Greece, Morocco and Denmark. Targets export markets were especially in USA (15 %), Hong Kong, Japan, Korea and Canada.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».