Participatory Research with Fishers to Improve Knowledge on Small-Scale Fisheries in Tropical Rivers
Notice bibliographique
Résumé
Freshwater small-scale fisheries sustain millions of livelihoods worldwide, but a lack of monitoring makes it difficult to check the sustainability of these fisheries. We aim to compare and describe participatory research methods used in studies with fishers in the Tapajos River, a poorly known tropical river in the Brazilian Amazon. We address three interview approaches, two ways to do fisheries monitoring and two approaches for georeferenced mapping based on fishers’ knowledge, which can provide data about at least 16 topics related to fisheries. We highlight major advantages and shortcomings of these methods and illustrate their potential with examples of results on fisheries and fish biology of Peacock bass (Cichla spp. tucunaré in Brazil), an important commercial fish in the Brazilian Amazon. The interviews, participatory monitoring and mapping revealed which fish are more valued by local communities, how fish abundance and sizes varied over time, when fish are more often caught and show reproductive activity, and which sites or habitats fish need to reproduce. In addition to providing useful data from many sites in a cost-effective way, participatory methods can bring the additional benefit of including local stakeholders in the monitoring, management, and research activities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».