Diversity and complexity of angler behaviour drive socially optimal input and output regulations in a bioeconomic recreational-fisheries model
Notice bibliographique
Résumé
In many areas of the world, recreational fisheries are not managed sustainably. This might be related to the omission or oversimplification of angler behaviour and angler heterogeneity in fisheries-management models. We present an integrated bioeconomic modelling approach to examine how differing assumptions about angler behaviour, angler preferences, and composition of the angler population altered predictions about optimal recreational-fisheries management, where optimal regulations were determined by maximizing aggregated angler utility. We report four main results derived for a prototypical northern pike ( Esox lucius ) fishery. First, accounting for dynamic angler behaviour changed predictions about optimal angling regulations. Second, optimal input and output regulations varied substantially among different angler types. Third, the composition of the angler population in terms of angler types was important for determining optimal regulations. Fourth, the welfare measure used to quantify aggregated utility altered the predicted optimal regulations, highlighting the importance of choosing welfare measures that closely reflect management objectives. A further key finding was that socially optimal angling regulations resulted in biological sustainability of the fish population. Managers can use the novel integrated modelling framework introduced here to account, quantitatively and transparently, for the diversity and complexity of angler behaviour when determining regulations that maximize social welfare and ensure biological sustainability.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».