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Enregistrement W2034039962 · doi:10.1080/13504500009470053

Co-management in marine fisheries in Malalison Island, central Philippines

2000· article· en· W2034039962 sur OpenAlexaboutno aff
Didi B. Baticados, Renato F. Agbayani

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development & World Ecology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisheryFishingFisheries managementBusinessSustainabilityGeographyPopulationMarine protected areaMarine conservationCoral reefEquity (law)Environmental resource managementEnvironmental planningEconomicsEcologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study, conducted from November 1995 to February 1996, describes the evolution and impact of fisheries co-management arrangements in a coral reef fishing village at Malalison Island, central Philippines. The island is the site of a community-based fishery resources management project of the Southeast Asian Fisheries Development Center Aquaculture Department, funded by the International Development Research Centre of Canada.Using a case study approach and inferential statistics in the analysis of data, the CD. management arrangements on the island are perceived to be successful based on equity, efficiency and sustainability criteria. Fishers, represented by the Fishermen's Association of Malalison Island (FAMI) who form the core group, participated actively in the management of fishery resources with legal and financial support both from the municipal and barangay (village) government. Potential problems nonetheless, still exist with the ambivalent attitude of fishers toward rule-breaking, especially of fishery rules directly affecting them. The future of co-management arrangements will largely depend on how the fishers and other stakeholders maintain and build earlier initiatives with the eventual phasing out of SEAFDEC AQD from the island. The rapid population growth could also affect project gains.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,994

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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.

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

Citations35
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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