Practical steps toward integrating economic, social and institutional elements in fisheries policy and management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While international agreements and legislation call for incorporation of four pillars of sustainability, the social (including cultural), economic and institutional aspects (the ‘human dimension’) have been relatively neglected to date. Three key impediments have been identified: a relative lack of explicit social, economic and institutional objectives; a general lack of process (frameworks, governance) for routine integration of all four pillars of sustainability; and a bias towards biological considerations. Practical integration requires a ‘systems’ approach with explicit consideration of strategic and operational aspects of management; multidisciplinary or transdisciplinary evaluations; practical objectives for the four pillars of sustainability; appropriate participation; and a governance system that is able to integrate these diverse considerations in management. We challenge all involved in fisheries to immediately take five practical steps toward integrating ecological, economic, social and institutional aspects: (1) Adopt the perspective of the fishery as a ‘system’ with interacting natural, human and management elements; (2) Be aware of both strategic and operational aspects of fisheries assessment and management; (3) Articulate overarching objectives that incorporate all four pillars of sustainability; (4) Encourage appropriate (and diverse) disciplinary participation in all aspects of research, evaluation and management; and (5) Encourage development of (or emulate) participatory governance.
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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 | 0,175 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,031 |
| Communication savante | 0,024 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».