Local ecological knowledge and marine fisheries research: the case of white hake (<i>Urophycis tenuis</i>) predation on juvenile American lobster (<i>Homarus americanus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Southern Gulf of St. Lawrence fish harvesters voiced the concern that white hake (Urophycis tenuis) were jeopardizing the recruitment of juvenile American lobster (Homarus americanus), through predation, into the commercially exploitable population. The harvesters insisted that marine science was not documenting this situation, since sampling was being conducted in the wrong places and at the wrong times of year. This paper reports on the results arising from a 2-year collaborative and interdisciplinary research project designed to examine fish harvesters' concerns. Several social research methodologies were used to identify and interview local knowledge experts about where and when sampling should occur. Following harvesters' advice, white hake stomachs were sampled over a 2-year period. Contrary to harvester expectations, American lobster was not found in any of the 3080 white hake stomachs sampled. Yet, harvesters' advice did result in successful sampling from within the places recommended and at the times of year specified. The research also demonstrates an interdisciplinary and collaborative approach that generates meaningful research results while incorporating marine harvester local knowledge and addressing their concerns.
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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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».