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Enregistrement W3211791911 · doi:10.1177/15245004211053841

Addressing Marine Wildlife Entanglement in Derelict Fishing Nets Using Community-Based Social Marketing: Case Study and Lessons Learnt

2021· article· en· W3211791911 sur OpenAlexaff
Maïa Sarrouf Willson, Craig Turley, Lamees A. Daar, Hussein Samh Al-Masroori, Hussain Al Muscati, Madrak Al Aufi, Asma Al Bulushi, Suaad Al Harthi, Andrew Willson

Notice bibliographique

RevueSocial Marketing Quarterly · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial marketingFishingWildlifeEndangered speciesInfluencer marketingFisheryEnvironmental resource managementSocial mediaEnvironmental planningBusinessGeographyMarketingEnvironmental sciencePolitical scienceEcologyMarketing management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Entanglement of marine species, particularly endangered sea turtles and cetaceans, in abandoned, lost or otherwise discarded fishing gear is a major conservation concern. Focus of the Article This case study applies Community-Based Social Marketing (CBSM) to reduce marine wildlife net entanglement in the waters surrounding Masirah Island, a marine biodiversity hotspot in Oman. Importance to the Social Marketing Field The study demonstrates the use of social marketing tools in biodiversity conservation, bringing new knowledge to the cross-application of these two fields. Methods The CBSM methodology was applied to select behaviours, identify barriers and benefits, develop strategies and design a pilot study. The responsible disposal of derelict nets in skip bins was selected as the target behaviour, and a mix of behavioural change tools was applied to achieve change: convenience (installation of three skip bins), education (installation of informative signs, distribution of awareness posters, one-to-one engagement with fishers on the beaches), prompts (installation of signs and posters on vessels) and social norms (one-to-one engagement with key influencers and decision makers). The monitoring of behaviour change took place through structured observations over 23 weeks, focussing on the number of nets disposed of in the allocated skip bins. Results Results showed a low level of behaviour adoption rate by skiff and launch vessel fisheries, respectively, 5.36% and 2.58%. Positive results were observed for a short time but did not reach the estimated target value throughout the study period. Recommendations for Research Our pilot study did not lead to broad-scale implementation and we recommend further awareness and engagement with the target audience, trials of various behaviour change tools and increase field monitoring time. We further recommend the application and funding of behaviour change methods applied to fishers with the incorporation of conventional financial, conservation and regulatory tools to support resource management. Limitations Our results show that focussing on specific behaviours with appropriate measurement is both resource and time demanding to solve pressing conservation problems, particularly ones generated by complex industries such as fishing. Various lessons, useful for other social marketers, have been drawn from our evaluation of the overall study.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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