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Enregistrement W1160595016 · doi:10.71781/13203

Living and fishing in a marine protected area : balancing traditional fisheries with conservation in Karimunjawa National Park, Indonesia

2012· dissertation· en· W1160595016 sur OpenAlexvenueno aff
Gilles Maillet

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and Coastal Ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNational parkMarine protected areaFishingFisheryMarine fisheriesMarine reserveGeographyMarine conservationFisheries scienceEnvironmental scienceFisheries managementEcologyBiologyArchaeologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche a porté sur quelques enjeux importants liés à la gestion des aires marines protégées (AMP) en Indonésie en examinant comment celles-ci sont en mesure d'adapter leurs politiques afin de mieux répondre à l'évolution des conditions socioéconomiques et écologiques, quels ont été les impacts socioéconomiques de ces aires, et quelles sont les préoccupations environnementales des acteurs locaux dont les moyens de subsistance dépendent des ressources règlementées. Le «livelihoods framework » a servi de guide pour notre analyse des changements socioéconomiques dans la région, tandis que la notion d’« environmentality » d’Agrawal a fourni les bases théoriques pour l'examen de la formation de sujets environnementaux au parc national de Karimunjawa. Cette étude a montré que les changements de politique apportés au plan de la gestion du parc sont un pas dans la bonne direction, mais que les objectifs importants liés sa cogestion n'ont jamais été entièrement réalisés dans la pratique. Les résultats montrent également que d'importants changements socioéconomiques surviennent dans le parc, de nombreux pêcheurs se tournent vers des moyens de subsistance alternatifs, afin de compenser la baisse des prises de poissons. Enfin, cette étude a révélé que d'importants changements positifs dans les préoccupations environnementales sont survenus depuis la modification du zonage du parc, mais que ceux-ci ne se sont pas entièrement traduits en conformité avec les règles et règlements de l'AMP.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,130
Écart entre enseignants0,126 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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