Indigenous community preferences for food and ceremonial fishery outcomes: Quantifying the importance of harvestable biomass and spatial distribution via a discrete choice experiment
Notice bibliographique
Résumé
Fisheries are inherently complex, with important interactions among biological dynamics, the environment, and the socio-economic systems in which they are embedded.Managing fisheries for both short-and long-term sustainability requires taking a management-oriented paradigm focused on meeting goals and objectives that are important and acceptable to all fisheries participants.Indigenous communities regularly feel that they are under-represented in fisheries decision-making, and that their cultural and livelihood objectives are ignored.Governments want to integrate Indigenous criteria into their definition of fisheries management success, but to date there is a lack of tools and processes to help Indigenous communities quantify their objectives in a way that can effectively inform the DFO process.Using a case study on the West Coast of Vancouver Island (WCVI), this project examines how a simple survey with a discrete choice experiment (DCE) can be used to help quantify Indigenous objectives.I worked with the Nuu-chah-nulth Indigenous community to design and implement a DCE to determine their preferences for the outcomes of a food and ceremonial fishery.The DCE provided quantitative information to show positive preferences for increased layers of spawn on bough and quality of spawning area, and negative preferences for increasing number of spawning areas and increasing travel time.Additionally, we found evidence of a shifting preference baseline in the Nuu-chah-nulth community, highlighting a loss of traditional Nuu-chah-nulth knowledge caused by low herring abundances along the WCVI.DCE results are supported by qualitative comments from the Nuu-chah-nulth community, making us confident that the DCE was able to effectively represent community preferences.Overall, we found that DCE's can help Indigenous communities translate their general fishery goals into specific measureable objectives, allowing their goals and values to be better represented and included in fisheries management decision-making.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».