Real options for precautionary fisheries management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The 1996 Food and Agriculture Organization’s (FAO) ‘Guidelines on the Precautionary Approach to Fisheries and Species Introduction’ raise important issues for fisheries managers, but fail to prescribe an approach for risk management. The distinguishing characteristics of the ‘precautionary approach’ are the inclusion of uncertainty and ‘an elaboration on the burden of proof’. The FAO precautionary approach emphasizes that managers should be risk‐averse, but does not provide tools for determining the appropriate degree of risk aversion. Consequently, application of the precautionary approach often leads to decision‐making based on ad hoc safety margins. These safety margins are seldom chosen with explicit consideration of trade‐offs. If the emphasis was shifted to choosing between competing uncertainties, then managers could manage risk. By attempting to avoid risk, managers may gain exposure to other risks and perhaps miss valuable opportunities. We place fishery management problems within the rubric of ‘real investment’ problems, and compare and contrast the consideration of risk by alternative investment frameworks. We show that traditional investment frameworks are inappropriate for fishery management, and furthermore, that traditional precautionary approaches are arbitrary and without basis in decision theory. Quantitative decision‐making techniques, such as formal decision analysis (FDA), enable integration of competing hypotheses that help alleviate burden‐of‐proof issues. These techniques help analysts consider sources of uncertainty. FDA, however, can still be subject to arbitrary safety margins because such analyses often focus on determining which strategies best achieve, or avoid, targets that have been established without complete consideration of trade‐offs. A managerial finance approach, real options analysis (ROA), is an alternative and complementary decision‐making technique that enables managers to compute precautionary adjustments that couple the size of the ‘safety margin’ with the amount of uncertainty, thereby optimizing risk exposure and avoiding the need for arbitrary safety margins. We illustrate the advantages of an approach that combines FDA and ROA, using a heuristic example about a decision to re‐introduce Atlantic salmon ( Salmo salar L.) into Lake Ontario. Finally, we provide guidance on applying ROA to other fishery problems. The precautionary approach requires that managers consider risk, but considering risk is not the same as managing it. Here ROA is useful.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».