Evaluating the decision on choosing fishing ground for artisanal fisheries using spatial and Fuzzy DEMATEL in small islands: Sustainability driven
Notice bibliographique
Résumé
The maintenance of a sustainable mechanism to curb the rate of overfishing in similar water zones is one of the major challenges facing artisan fisheries in small island regions. Several factors instigate the decision by local fishermen to potentially choose a location to explore. Obviously, the demand to address these triggers, particularly those with negative impact tendencies, has become paramount. This study, therefore, is aimed at mapping out fishing heat spots based on arrival, background of the fishermen, and available species. Subsequently, an evaluation is conducted to ascertain the criteria influencing the decision on a specific position and also to determine the consequences of their negative impact on marine resource sustainability and coastal community welfare. For these reasons, data from fishermen, sellers and local distributors were collected by using questionnaires, and analyzed to generate useful information on related fishing ground. Furthermore, experts were involved in providing expert assessment for Fuzzy Decision Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL). The results showed significant insights and therefore offer support to help regulators preserve marine resources, especially by updating their decision making capacity for increased coastal community welfare. The direct implication of this research also serves as a basis for conducting traditional fisheries, estimated not only to meet economic impact, but also promote sustainable environment.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».