Policy interactions in large‐scale marine protected areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large‐scale marine protected areas (LSMPAs) have proliferated in recent years, now accounting for most of the world's MPA coverage. However, little is known about LSMPA outcomes and the factors that affect them. Here we argue that policy interactions—the cumulative effect of co‐existing policies for an issue and/or geographical area—can play a critical, but under‐recognized, role in influencing LSMPA design and outcomes. We analyze interactions between national LSMPAs within Palau and Kiribati, and regional fisheries management established by the Nauru Agreement to show how policy actors can account for policy interactions in LSMPA design, and to demonstrate the profound influence that policy interactions can have on the economic and conservation outcomes of LSMPAS. We draw on our analysis to distill lessons for our case studies and LSMPAs globally. We emphasize that policy interactions are dynamic and malleable: they should be proactively managed to stimulate synergy and address conflict. Understanding and managing policy interactions is complex and context‐specific, requiring dedicated resources, cross‐sectoral coordination, and sophisticated scientific and practical policy expertise. To avoid undesirable consequences and capitalize on opportunities to secure multiple benefits, we recommend that policy actors systematically evaluate, monitor, and adapt to policy interactions throughout LSMPA design and implementation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».