Shrimp Allocation Policies and Regional Development Under Conditions of Environmental Change: Insights for Nunatsiavutimmuit
Notice bibliographique
Résumé
This report is part of a larger research program examining the relationship between fisheries policy and \nregional development in Atlantic Canada’s northern shrimp fisheries. Since the extension of Canadian jurisdiction over its 200 mile Exclusive Economic Zone in 1977, federal policy makers have allocated shrimp licenses and quotas to cooperatives, community based organizations, inshore fish harvesters, large fishing companies as well as Indigenous groups. However, our knowledge of the relationship between fisheries policy and regional development outcomes in this fishery remains very limited, with the exception of case studies of a few organizations and regions in southeast Labrador and in \nNewfoundland. Despite the long history of substantial allocations of shrimp in northern Labrador/Nunatsiavut, we know little about how effective allocation policies have been in meeting regional development goals for Indigenous communities in the region. The objective of this research is to build on and extend our larger research project by identifying allocation policies that have enabled Nunatsiavut communities, and people to benefit from the shrimp fishery and to identify those \ndevelopment benefits in a systematic way. The research findings help us meet two further practical objectives: to provide research evidence to inform federal, provincial, and municipal policymaking and decision-making and to assist regional bodies and community groups in their decision-making and activities aimed at improving social, economic, cultural, and environmental conditions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».