Understanding the Consequences of Property Rights Mismatches: a Case Study of New Zealand's Marine Resources
Notice bibliographique
Résumé
Within fisheries and natural resource management literature, there is considerable discussion about the key roles that property rights can play in building biologically and socially sustainable resource management regimes. A key point of agreement is that secure long-term property rights provide an incentive for resource users to manage the resource sustainably. However, property rights mismatches create ambiguity and conflict in resource use. Though the term mismatches is usually associated with problems in matching temporal and spatial resource characteristics with institutional characteristics, I expand it here to include problems that can arise when property rights are incompletely defined or incompletely distributed. Property rights mismatches are particularly likely to occur over marine resources, for which multiple types of resource and resource user can be engaged and managed under a variety of regulatory regimes. I used New Zealand's marine resources to examine the causes and consequences of these property rights mismatches. New Zealand is particularly interesting because its property-rights-based commercial fishing regime, in the form of individual transferable quotas, has attracted considerable positive attention. However, my review of the marine natural resource management regime from a broader property rights perspective highlights a series of problems caused by property rights mismatches, including competition for resources among commercial, customary, and recreational fishers; spatial conflict among many marine resource users; and conflicting incentives and objectives for the management of resources over time. The use of a property rights perspective also highlights some potential solutions such as the layering of institutional arrangements and the improvement of how property rights are defined to encourage long-term sustainability.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».