Contributions by Women to Fisheries Economies: Insights from Five Maritime Countries
Notice bibliographique
Résumé
The contribution by women to fisheries economies globally continues to be overlooked, in part, because “fishing” is often narrowly defined as catching fish at sea, from a vessel, using specialized gears. Both men and women are involved in fisheries, but often in different roles and activities. Fisheries research, management, and policy have traditionally focused on direct, formal, and paid fishing activities—that are often dominated by men, ignoring those that are indirect, informal, and/or unpaid—where women are concentrated. This has led to a situation where men's and women's contributions to fisheries are not equally valued or even recognized and has resulted in women being largely excluded from fisheries decision-making processes. Here, we examine the contributions by women in the fisheries sector of five globally significant marine fishing countries—Mexico, Peru, Senegal, South Africa, and Vietnam. These countries each have strong links between livelihoods and marine capture fisheries, yet represent different geographic, socioeconomic, and governance contexts. Through a synthesis of existing data, case studies, and consultation with local experts, we found that the contribution by women to the fisheries of these five countries is substantial. However, this investigation also revealed major gaps in understanding of gender inequalities in the fisheries sector and the need for better gender-disaggregated data to inform fisheries policy.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».