Two faces of shrimp aquaculture: commonising vs. decommonising effects of a wicked driver
Notice bibliographique
Résumé
Much coastal fisheries literature supports the idea that shrimp aquaculture has the potential to cause considerable social and environmental destruction. The aim of the paper is to highlight the two faces of shrimp aquaculture as a wicked driver, emphasizing its potential role in activating systematic conversion of lagoon –based fisheries commons to non-commons and vice versa. We use the cases of aquaculture-led privatisation in Chilika Lagoon, located in the Bay of Bengal area of India, and collective action surrounding shrimp aquaculture in Northwestern Sri Lanka. For both studies, data are collected through mixed research methods, including semi-directive interviews, focus group discussions, and participant observations. Our analysis shows clear evidence that shrimp aquaculture can potentially contribute to either making commons or losing commons depending on the context and influences of multi-level drivers. Aquaculture-led factors contributing to the process of losing commons in Chilika are: large-scale, individually owned aquaculture operations; encroachment of customary fishery commons; loss of commons rights (access and entitlements); breakdown of commons institutions; policy changes; caste politics and resource conflicts; ecological disturbances; change in fishing practices. In Sri Lanka, aquaculture related factors contributing to making commons are: coordinating discharge; built-in incentive for stewardship; multi-level commons institutions; collective decision-making; bottom-up management approach; mixed commons regime; and small-scale operations.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,020 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».