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Enregistrement W2990381107 · doi:10.1002/pan3.10061

Precarious livelihoods: Examining the intersection of fish work and ecological change in coastal Jamaica

2019· article· en· W2990381107 sur OpenAlexaff
Melissa Marschke, Donovan Campbell, Derek Armitage

Notice bibliographique

RevuePeople and Nature · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCaribbean history, culture, and politics
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of OttawaGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesHumboldt-Universität zu Berlin
Mots-clésPrecarityLivelihoodFishingContext (archaeology)Work (physics)FisheryPrecarious workClimate changeGeographyEcologySociologyAgricultureBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Precarity has not been applied in the context of fisheries‐based work, even as working conditions in fisheries are emerging to be a real issue. There has been limited analysis of fish work outside the media spotlight or how changing ecological and biophysical conditions (e.g. climate change and its effects) intersect with poor working conditions. We use insights from fieldwork along the southwest coast of Jamaica, to ask the following questions: (a) what does precarity mean for mixed‐gear fishers working in the nearshore context, particularly with reference to working conditions and (b) how do changing ecological and biophysical conditions intersect with working conditions to further influence fisher precarity? Our results highlight how fishing livelihoods in Jamaica are generally precarious because of limited options for fish workers in this sector. Even so, certain fishing activities are far riskier than others – particularly for compressor dive fishers – and that levels of precarity are differentiated by age and fishing gear ownership. A more integrative (or social and ecological) approach to precarity analysis helps characterize and give nuance to fish work operating across time and space, and shows how such work intersects with ecological decline and further drives precarity. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeQualitatif
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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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