Evaluating the recreational fishery management toolbox: Charter captains’ perceptions of harvest controls, limited access, and quota leasing in the guided halibut fishing sector in Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Examining the reasons why individuals choose to participate or comply with certain fishing regulations is a key part of successful fisheries management. This paper presents a case study that evaluates fisher perceptions of multiple recreational fishery regulations, including traditionally used methods of bag and size limits and a novel regulation involving quota leasing, in the for-hire (i.e., charter) recreational fishing sector for Pacific halibut (Hippoglossus stenolepis) in Alaska. This study examined responses from open-ended and Likert-scale questions from semi-structured interviews with 45 charter operators in Homer and Sitka. Our results highlight that controls on individual harvest can be perceived to have unintended consequences for charter businesses, such as effects on profitability and distance traveled. In response to open-ended questions on a voluntary quota leasing program, participants discussed themes of inequity reflecting broader perceptions of conflicts with the commercial sector and the management system. Perceived inequities that have not been fully addressed can shape how stakeholders feel about current management institutions and affect compliance. Therefore, it is important to understand the historical and political contexts of fishery systems to better anticipate support for future management approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».