Notice bibliographique
Résumé
Conflicts over natural resources are often misunderstood as being driven primarily by economic concerns or failings of human nature. However, human dimensions research has shown that conflicts are more often driven by problems and shortcomings in institutions for governance and management. In this article, we explore long-standing conflicts over the salmon fisheries of the Kenai River and Upper Cook Inlet region of Southcentral Alaska, fisheries that are embroiled in a long-standing conflict and controversy. We engaged in ethnographic research with participants from commercial, sport, and personal use fisheries in the region to understand their perceptions of these local “salmon wars.” We find that these disputes are more nuanced than is captured by existing typologies of natural resource conflicts, and argue that conflicts can take on a life of their own wherein people stop responding to each other and start responding to the conflict itself, or at least the conflict as they understand it. This perspective is helpful for understanding how conflict in the region has escalated to a point of apparent dysfunction via a process known as schismogenesis. We conclude with a discussion that considers this conflict as an indicator of institutional failure from a social justice perspective, and argue that attempts for conflict management and/or resolution in cases such as these must focus first on protecting the human rights of all participants.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,013 |
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 ».