Toward a Social Science Research Agenda for Large Marine Protected Areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large marine protected areas (LMPAs) are a high‐profile trend in global marine conservation. Although the social sciences have become well integrated into marine protected area research and practice, human dimensions considerations have not been an early priority in the development of many LMPAs. This article argues that because LMPAs exhibit unique characteristics in form, function, and/or conceptualization, they warrant a distinct social science research agenda. We outline an agenda for social science research on and for LMPAs in four related themes: scoping of human dimensions, governance, politics, and social and economic outcomes. The article is informed by interviews, participant observation at the 2014 World Parks Congress, a literature review and the authors’ research experiences. LMPAs are at an early stage in what promises to be a globally significant, long‐term project of ocean conservation and governance. There is a timely opportunity to translate relevant insights from decades of social science research to LMPAs and generate new knowledge, where necessary, to give them their best chance at biological and social success.
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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 | 0,149 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,055 |
| Communication savante | 0,034 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».