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Enregistrement W2110302857 · doi:10.1080/08920750600567234

Fishers' Needs in Marine Protected Area Zoning: A Case Study from Thailand

2006· article· en· W2110302857 sur OpenAlexaff
Kristin E. Lunn, Philip Dearden

Notice bibliographique

RevueCoastal Management · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZoningLivelihoodFishingMarine protected areaBusinessMarine conservationFisheryEnvironmental resource managementScale (ratio)Resource (disambiguation)Environmental planningGeographyFisheries managementEcologyAgricultureEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conserving marine ecosystems, while ensuring the livelihood needs of communities, is a challenge for protected area managers worldwide. Multiple-use zoning can help to balance human uses with conservation goals. Developing effective zoning plans requires information on the condition and uses of marine resources and the conflicts among them. Through interviews and participant observation, we investigated residents' reliance on nearshore fisheries in Ko Chang Marine National Park, a designated “no-take” area in eastern Thailand. Approximately 25% of households depended on fishing as their main source of income, with boat owners earning average net wages of 7–68 US$/day in small-scale fisheries. Apparently unaware of restrictions on resource use, small-scale fishers reported working in 95% of the park's marine waters. Understanding the needs and usage patterns of small-scale fishers will help to inform management and zoning plans for Ko Chang and provide a valuable example for other parks in the region.

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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,182 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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