Fishing for survival: importance of shark fisheries for the livelihoods of coastal communities in Western Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Small-scale shark fisheries support the livelihoods of a large number of coastal communities in developing countries. Shark meat comprises a cheap source of protein and is traded locally in many parts in developing countries, while the skins, oil, and fins are exported to the international market. This study addresses a gap in literature regarding the importance of elasmobranchs to key shark-fishing communities and the degree to which trade in shark products (meat and fins) vary in time and among fishing communities in Ghana. We interviewed 85 fishers and traders involved in shark fisheries in Axim, Dixcove, and Shama communities using semi-structured questionnaires. Fishing was the primary source of income and accounted for 58.5% of the total household income of respondents. Other important economic activities were fish processing (16.0%), fish retailing (13.3%), and small businesses (2.5%). One-third and often two-thirds of respondents generated between 80-100% of their income from shark fisheries: Axim (65%), Dixcove (68%), and Shama (35%). Shark meat consumption was common among fishers and traders and represents a substantial source of protein in the diet of the study communities. Hammerhead sharks ( Sphyrna spp) and Bull Shark ( Carcharhinus leucas ) have the most valuable fins and meat. Further, 75% and 95% of fishers and traders, respectively, see fishing and trading of shark meat as their last safety-net and, therefore, tend to be satisfied with their jobs. Non-fishing related livelihood streams including small businesses and transportation were the major fallback activities both fishers and traders preferred to rely on if there is a ban on the exploitation of sharks in Ghana. Overexploitation of these species will compromise food ecosystem functionality and security. Thus, any shark management strategy needs to urgently restraint mortality to sustainable levels, which, in the short-term, must take into consideration the preferred livelihood fallback options outlined by fishers and traders, and implement them to ensure the long-term benefits of the intervention.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».