Dissecting co‐management: Fisher participation across management components and implications for governance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Co‐management—fisher participation in fisheries management—varies across two fundamental dimensions. The most commonly addressed is a ‘ladder of participation’ reflecting the degree to which decision‐making is shared between government and fishers. The other dimension reflects if, and how, co‐management is implemented across the ‘management spectrum’ of functional components of management: (1) direction‐setting, planning and policy development; (2) harvest management; (3) compliance and enforcement; (4) ecosystem stewardship, conservation, rehabilitation; (5) research; and (6) organizational management and development. This article presents an approach to combining these two dimensions in a comprehensive manner, to better understand and assess the nuances of co‐management in practice. The approach is tested through application to fisheries of Nova Scotia, Canada, with representatives of organized fisher associations assessing the nature and extent of participation, both current and desired, for each of the six management components. This leads to insights about the fishery management components that tend to have greater or lesser fisher participation, differences in perceived levels of current and desired participation, the willingness and capacity of fisher associations to take on various management tasks and potential directions to improve fishery co‐management practices.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».