Contributions by Women to Fisheries Economies: Insights from Five Maritime Countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découle