Social networks and seafood sustainability governance: Exploring the relationship between social capital and the performance of fishery improvement projects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the early 2000s, the sustainable seafood movement put forward the concept of fishery improvement projects (FIP), a structured multi‐stakeholder approach to address environmental challenges in a fishery and aims to use the power of the market to incentivize change. The intent of the FIP model is to allow fisheries that currently do not meet the MSC standard to maintain market access while working on credible improvements. As such, FIPs have become a widely promoted approach to sustainable fisheries and have proliferated around the globe. Based on recent research assessing the impact of FIPs and testing various FIP attributes and their link to FIP performance, it seems that the FIP model may be delivering on its promise overall. However, the impact of FIP are at best based correlation rather than causation, with only few FIP attributes having been measured consistently over a significant period of time. In this theoretical contribution, we bring attention to one attribute of FIPs: the structure of their social network and its implication for social capital and successful collective action. We start by describing FIPs as projects located at the intersection of environmental governance networks and value chain network governance. Secondly, we demonstrate FIPs as complex social networks and the link between network attributes and FIP progress through the concept of social capital. Thirdly, we present the method of social network analysis and relevant network attributes to understand and characterize how FIPs work better. Finally, we suggest opportunities for further research and integration of this approach in planning and designing FIPs. Through this work, we wish to bring attention to one type of FIP attributes that is currently not explicitly being taken into account to current FIP practitioner and researchers. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle