Ethical considerations for research on small‐scale fisheries and blue crimes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Crimes at sea—blue crimes—can have devastating impacts on small‐scale fishing communities. Increasing calls to address “blue crimes” demand more research to address the drivers, patterns, actors and impacts of criminal activities in society and the oceans. This research and policy agenda, however, is not without risks as it might impact individual small‐scale fishers and their communities, exacerbate existing inequalities and contribute to the criminalization of small‐scale fishing practices. This paper discusses the risks and ethical challenges faced by a blue crimes research agenda to improve rather than worsen the plight of small‐scale fishers. We identify eight inter‐related ethical considerations: (i) pay attention to context and forms of involvement, (ii) cultivate reciprocal relationships and collaborations, (iii) evaluate and minimize risks, (iv) integrate storytelling and careful listening, (v) challenge reductionism, (vi) represent people, places, and practices carefully, (vii) follow communication ethics and (viii) consider the legal and policy implications. In light of a review of the literature on blue crimes and small‐scale fisheries, we point to the need for ethically grounded research that is committed to reducing the associated burdens on small‐scale fishers and their communities.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».