Ecosystem-based fisheries management is attainable, affordable, and should be viewed as a long-term commitment: Experiences from Lake Vättern, Sweden
Notice bibliographique
Résumé
Lake Vättern is Sweden’s second largest lake and faces multiple environmental challenges such as climate change, pollutants and invasive alien species. Since its foundation in 1957, the Lake Vättern Society of Water Conservation (LVSWC) has been a local actor aiming to manage a broad range of environmental issues concerning the lake and its catchment. Stakeholders can be members of LVSWC, which also organises a fisheries co-management group mainly dealing with fisheries issues. Ecosystem-based fisheries management (EBFM) is a widely desired framework shaped to focus on ecosystems, involve stakeholders, and address environmental issues in an adaptive, integrated and holistic manner while also including societal aspects. We have investigated how the management of Lake Vättern relates to 15 central principles for EBFM. The study found that LVSWC and the fisheries co-management group work along and towards the EBFM principles in a locally adapted way. Several environmental improvements have been observed concurrently with LVSWC activity, such as increased water clarity, and a strengthened stock of the Arctic char (Salvelinus alpinus). Long-term commitment by European, national and regional authorities was seen as essential to maintain and improve EBFM functions for Lake Vättern, to ensure continuity in the work, rather than having to depend on short projects. Becasue literature examples of EBFM in lakes are scarce worldwide, this study provides a unique example of the pursuit of EBFM in lake ecosystem management.
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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 | 0,002 | 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 | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».