Voluntary Participation in Regional Fisheries Management Council Meetings
Notice bibliographique
Résumé
Insufficient and unrepresentative participation in voluntary public hearings and policy discussions has been problematic since Aristotle's time.In fisheries, research has shown that involvement is dominated by financially resourceful and extreme-opinion stakeholders and tends to advantage groups that have a lower cost of attendance.Stakeholders may exhibit only one or all of these traits but can be still similarly advantaged.The opposites of these traits tend to characterize the disadvantaged, such as the middle-ground opinions, the less wealthy or organized, and the more remote stakeholders.Remoteness or distance is the most straightforward and objective of these characteristics to measure.We analyzed the New England Fishery Management Council's sign-in sheets for 2003-2006, estimating participants' travel distance and associations with the groundfish, scallop, and herring industries.We also evaluated the representativeness of participation by comparing attendance to landings and permit distributions.The distance analysis showed a significant correlation between attendance levels and costs via travel distance.These results suggest a potential bias toward those stakeholders residing closer to meeting locations, possibly disadvantaging parties who are further and must incur higher costs.However, few significant differences were found between the actual fishing industry and attendee distributions, suggesting that the geographical distribution of the meeting attendees is statistically similar to that of the larger fishery.The interpretation of these results must take into consideration the limited time span of the analysis, as policy changes may have altered the industry make-up and location prior to our study.Furthermore, the limited geographical input of stakeholders may lend bias to the Council's perception of ecological and social conditions throughout the spatial range of the fishery.These factors should be further considered in the policy-formation process in order to incorporate a broader range of stakeholder input.
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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 | 0,015 | 0,045 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».