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Enregistrement W2254635370 · doi:10.1139/f05-247

Incentive-based approaches to sustainable fisheries

2006· article· en· W2254635370 sur OpenAlexaffvenue
R. Quentin Grafton, Ragnar Árnason, Trond Bjørndal, David Campbell, Harry F. Campbell, Colin Clark, Robin Connor, Diane Dupont, Rögnvaldur Hannesson, Ray Hilborn, James E. Kirkley, Tom Kompas, Daniel E. Lane, Gordon R. Munro, Sean Pascoe, Dale Squires, Stein Ivar Steinshamn, Bruce Turris, Quinn Weninger

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveFisheries managementBusinessFisherySustainabilityCorporate governanceEcosystemFisheries lawEnvironmental resource managementEcosystem managementNatural resource economicsFishingEconomicsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The failures of traditional target-species management have led many to propose an ecosystem approach to fisheries to promote sustainability. The ecosystem approach is necessary, especially to account for fishery–ecosystem interactions, but by itself is not sufficient to address two important factors contributing to unsustainable fisheries: inappropriate incentives bearing on fishers and the ineffective governance that frequently exists in commercial, developed fisheries managed primarily by total-harvest limits and input controls. We contend that much greater emphasis must be placed on fisher motivation when managing fisheries. Using evidence from more than a dozen natural experiments in commercial fisheries, we argue that incentive-based approaches that better specify community and individual harvest or territorial rights and price ecosystem services and that are coupled with public research, monitoring, and effective oversight promote sustainable fisheries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,016
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,174 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations427
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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