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Enregistrement W7134558019

Fisheries Centre research reports. Volume 31, number 2

2023· report· en· W7134558019 sur OpenAlexaff
Louise Teh, Lydia C. L. Teh, U. Rashid Sumaila

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2023
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingFish stockStock (firearms)OverfishingSustainabilitySustainable yieldMaximum sustainable yieldStock assessment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This technical report estimates the catch loss arising from overfished fish stocks and the socio-economic impacts associated with this catch loss. In this analysis, catch loss is defined as the difference between the maximum sustainable yield of a fish stock and its catch in the most recent year. We focus on 482 fish stocks identified as ‘overfished’ in the Global Fishing Index, a global assessment of the sustainability of over 1,400 fish stocks conducted by the Minderoo Foundation. For these overfished stocks, we estimate (1) the potential catch loss (in tonnes) from overfished fish stocks; (2) the landed value (in USD) of catch loss; and (3) the number of jobs associated with marine fisheries catch loss worldwide. Our results indicate that the annual estimated catch loss for 482 overfished fish stocks amounted to 15 million tonnes worldwide. This catch loss results in huge societal cost, translating to around US$39 billion in potential lost landed value annually, and an estimated 668,479 associated full time equivalent jobs. If all the overfished fish stocks were fished at MSY, all regions worldwide could potentially gain fishing jobs, with highest potential gains in Latin America and the Caribbean (24% above current jobs). Thus, our analysis emphasises the urgent need to immediately rebuild overfished fish stocks in order to recoup the current economic and social benefits that are forgone with catch loss.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2790,198

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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