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Enregistrement W2161080018 · doi:10.5539/jas.v5n6p164

Property Rights and Access: the Case of Community Based Fisheries Management in Bangladesh

2013· article· en· W2161080018 sur OpenAlexvenueno aff
Gazi Md. Nurul Islam, Tai Shzee Yew

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLand Rights and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment for International Development
Mots-clésLivelihoodBusinessSustainabilityFishingFisheryFisheries managementFloodplainGeographyAgricultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The revenue oriented approach has not been able to involve poor fishers in the inland fisheries management in Bangladesh. A community-based fisheries management (CBFM-2) approach was implemented over a period of 6 years (2001-2006) to improve access to fishing rights of the poor and to improve productivity as well as sustainability of fisheries resources. This study investigates the changes in fisher’s access to livelihoods in the various types of water bodies such as closed beels (deeper depressions in the floodplain), open beels (lake), rivers and floodplains to enhance their livelihoods. Data for the study was obtained from two questionnaire-based field surveys conducted by the Bangladesh CBFM project office: a baseline study carried out in 2002 and an impact study in mid-2006. A total of 2,826 households were randomly selected from several regions in Bangladesh, comprising 1,994 households at 34 (51%) CBFM project water bodies and 832 households at 10 (59%) control water bodies. This study found that the CBFM fishers have obtained greater access to fisheries and improved livelihoods than non-CBFM fishers. The fishers have now changed their attitudes, have greater awareness of fisheries rules and are able to resolve conflicts much easier in the CBFM water bodies. Long term access rights over fisheries resources should be considered as the priority for a sustainable inland fishery and livelihoods of fishers in Bangladesh.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,203 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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