Local Values and Data Empower Culturally Guided Ecosystem-Based Fisheries Management of the Wuikinuxv Bear–Salmon–Human System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite numerous examples of ecosystem-based fisheries management (EBFM) addressing tradeoffs between ecological and commercial fishery interests, local social and cultural concerns are less frequently considered. We illustrate how Indigenous fishery harvest goals and data from locally driven wildlife research can inform EBFM, guided by cultural values of respect for and reciprocity with wildlife. Grizzly bears Ursus arctos horribilis hold particular importance for the Wuikinuxv First Nation in Rivers Inlet, British Columbia, where people and bears have coexisted as consumers of Sockeye Salmon Oncorhynchus nerka for millennia. The region’s valuable commercial fishery, active since the late 1800s, has been closed since the Sockeye Salmon population collapsed in the mid-1990s, but the Wuikinuxv maintain a modest food, social, and ceremonial (FSC) harvest. To address questions about balancing the needs of fishers and ecosystem recipients, we quantified tradeoffs between long-term maximum sustainable fishery yield and ecosystem benefits (for which bear density served as a proxy). We fitted age-structured state-space spawner–recruitment models and estimated relationships among spawner abundance, long-term fishery yields, and relative bear densities in time periods before and after the population collapse. We found that predicted maximum postcollapse bear density was 74% of maximum precollapse densities. We estimated a 94% decline in Sockeye Salmon equilibrium population size (from ˜3,115,000 to 200,000), resulting in a commensurate decline in maximum sustainable fishery yield. Despite this, we showed that Wuikinuxv FSC harvest goals are compatible with an EBFM target that seeks also to sustain relatively high bear densities, whereby relative fishery yield and bear density are reduced about 10% from their respective maxima, assuming that current Sockeye Salmon productivity and carrying capacity remain similar for the foreseeable future, although these estimates are highly uncertain. Collectively, our findings illustrate how EBFM can apply interdisciplinary approaches that draw not only on fisheries ecology but also local values to design sustainable harvest strategies for diverse beneficiaries.
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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 | 0,002 |
| 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 ».