Frontiers in modelling social–ecological dynamics of recreational fisheries: A review and synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recreational fisheries are culturally and economically important around the world. Recent research emphasizes that understanding and managing these systems requires a social–ecological perspective. We systematically reviewed quantitative social–ecological models of marine and freshwater recreational fisheries to summarize their conceptualization of social, ecological, and social–ecological dynamics and identify research frontiers. From a candidate set of 626 studies published between 1975 and 2018, 49 met criteria for inclusion in our review. These studies, though diverse in terms of focal species and processes considered, were geographically limited to a few locations and ignored large regions of the globe where recreational fishing is important. There were also important gaps in the social and ecological processes that were included in published models. Reflecting on these patterns in the context of previous conceptual frameworks, we define five key frontiers for future work: 1) exploring the implications of social and behavioural processes like heuristics, social norms, and information sharing for angler decisions and fishery dynamics; 2) modelling governance with more realistic complexity; 3) incorporating ideas from resilience thinking and complex adaptive systems, including slow variables, destabilizing feedbacks, surprises and diversity; 4) considering key ideas in fisheries systems, including spatial and temporal effort dynamics, catch hyperstability, and stocking; and 5) thinking synthetically about the models that we use to describe social–ecological dynamics in recreational fisheries, via explicit comparisons and formal integration with data. Exploration of these frontiers, while remembering the distinction between model complexity and model usefulness, will improve our ability to understand and sustain recreational fisheries.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».