How seasonal fish biodiversity is impacting local river fisheries and fishers socioeconomic condition: A case study in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
River fisheries are critical to ensure the sustainable provision of quality food and nutrition as well as economic stability of the millions of local populations in developing nations. The Fakirni River is home to a diversity of fish species. Here, we present the status and seasonal abundance of fish species in the Fakirni River and their impact on the fishermen's livelihood compared to other small rivers in Bangladesh. Monthly sampling was carried out using a lift net, and a total of 26 fish species belonging to 18 genera, ten families, and six orders were recorded during 12 months. The Shannon-Weiner diversity, species richness, evenness index, dominance, Simpson index, Brillouin index, equitability, and Berger-Parker indices provided 1.61±0.47, 1.93±0.53, 0.52±0.41, 0.29±0.17, 0.70±0.17, 1.47±0.41, 0.68±0.17, and 0.42±0.18, respectively. The Bray-Curtis similarity cluster analysis was performed among the diversity indices and observed three available fish species. Almost all the fishermen (91%) were Muslim of age 38.67±15.05 years and possessed fishing experience for 19.94±15.42 years, with a monthly income of BDT 4166.67±1331.85. The fishermen community neither received any training nor involvement with the NGOs or other organizations to get any financial support or loans. In conclusion, despite significantly vulnerable contexts of the community-based fisheries management system and inadequate resources, fishing's livelihood outcomes were positive. However, stringent measures must be taken to manage the river fisheries sustainably by the active involvement of the local fishermen communities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».