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Enregistrement W2921623125 · doi:10.11575/prism/32842

Consequences of Spatial Exploitation in Complex Adaptive Social-Ecological Systems: Managing for Sustainable Freshwater Fisheries

2018· dissertation· en· W2921623125 sur OpenAlexfundaboutno aff
Kyle L. Wilson

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsKillam TrustsFreshwater Fisheries Society of British Columbia
Mots-clésFisheryGeographyEnvironmental resource managementEcologyEnvironmental planningBusinessEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freshwater fisheries are complex adaptive social-ecological systems structured by coupled feedbacks between fish and people (e.g., anglers). For example, fishing quality influences angler site choices, and anglers reciprocally impact fish populations at chosen sites through size-selective harvest, thus demonstrating how feedbacks between fish and anglers permeate through whole ecosystems. Overexploitation increasingly threatens these fisheries challenging management with finding robust solutions to sustain these important resources. Yet, we often lack generalization on the social and ecological processes that limit system resilience. This thesis attempts to gain some of that generalization by exploring how whole-system outcomes emerge from cross-scale interactions between fish and anglers. To do this, I used a combination of theory-driven models and empirical case studies on the rainbow trout Oncorhynchus mykiss and lake trout Salvelinus namaycush fisheries of British Columbia and Yukon to find the landscape, social, and ecological consequences of spatial exploitation on these complex systems. In general, I found that system outcomes, like sustainable or overexploited fisheries, strongly depended on both landscape contexts and the strength of social-ecological feedbacks. In doing so, I was able to generalize the kinds of freshwater landscapes at risk of overexploitation. Next, I found that spatial exploitation patterns had cascading effects across freshwater landscapes by influencing ecological processes like the demographic tradeoff between fish body size and abundance or variation in fish life histories. Additionally, I found that angler site choices were influenced by multiple characteristics, like trip contexts, travel costs and fishing quality, allowing me to better identify potential angler impacts on fish populations. I then integrated these spatial, social, and ecological processes to evaluate the kinds of policies that may improve management of the lake trout fishery and found that conservative regulations better balanced both social and ecological objectives. The results of these studies can help inform management on the feedbacks and processes that drive fishery dynamics, how a landscape of fish populations may respond to spatial exploitation, the kinds of landscapes (and populations within those landscapes) at risk of overexploitation, and the efficacy of regulations that target key spatial, social, and ecological processes to sustain freshwater fisheries.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
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