Evaluating and implementing social–ecological systems: A comprehensive approach to sustainable fisheries
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
Abstract Fisheries sustainability is recognized to have four pillars: ecological, economic, social (including cultural) and institutional (or governance). Although international agreements, and legislation in many jurisdictions, call for implementation of all four pillars of sustainability, the social, economic and institutional aspects (i.e., the “human dimensions”) have not been comprehensively and collectively addressed to date. This study describes a framework for comprehensive fisheries evaluation developed by the Canadian Fisheries Research Network ( CFRN ) that articulates the full spectrum of ecological, economic, social and institutional objectives required under international agreements, together with candidate performance indicators for sustainable fisheries. The CFRN framework is aimed at practical fisheries evaluation and management and has a relatively balanced distribution of elements across the four pillars of sustainability relative to 10 alternative management decision support tools and indicator scorecards, which are heavily focused on ecological and economic aspects. The CFRN framework has five immediate uses: (a) It can serve as a logic frame for defining management objectives; (b) it can be used to define alternate management options to achieve given objectives; (c) it can serve as a tool for comparing management scenarios/options in decision support frameworks; (d) it can be employed to create a report card for comprehensive fisheries management evaluation; and (e) it is a tool for practical implementation of an integrated social–ecological system approach.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 découle