Fishful Thinking: Rhetoric, Reality, and the Sea Before Us
Notice bibliographique
Résumé
Fisheries science and management have been shrouded in controversy and rhetoric for over 125 yrs.Human reliance on fish through history (and even prehistory) has impacted the sea and its resources.Global impacts are manifest today in threatened food security and vulnerable marine ecosystems.Growing consumer demand and subsidized industrial fisheries exacerbate ecosystem degradation, climate change, global inequities, and local poverty.Ten commonly advocated fisheries management solutions, if implemented alone, cannot remedy a history of intense fishing and serial stock depletions.Fisheries policy strategies evaluated along five performance modalities (ecological, economic, social, ethical, and institutional) suggest that composite management strategies, such as ecosystem-based management and historically based restoration, can do better.A scientifically motivated solution to the fisheries problem can be found in the restorable elements of past ecosystems, if some of our present ideology, practices, and tastes can be relinquished for this historical imperative.Food and social security can be enhanced using a composite strategy that targets traditional food sources and implements customary management practices.Without binding laws, however, instituting such an ethically motivated goal for fisheries policy can easily be compromised by global market pressures.In a restored and productive ecosystem, fishing is clearly the privilege of a few.The realities of imminent global food insecurity, however, may dictate a strategy to deliberately fish down the food web, if the basic human right to food is to be preserved for all.
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 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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,079 |
| Communication savante | 0,015 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».