How do human actions affect fisheries? Differences in perceptions between fishers and scientists in the Maine lobster fishery
Notice bibliographique
Résumé
The degree to which human actions affect marine fisheries has been a fundamental question shaping people’s relationship with the sea. Today, divergences in stakeholder views about the impacts of human activities such as fishing, climate change, pollution, and resource management can hinder effective co-management and adaptation. Here, we used surveys to construct mental models of the Maine lobster fishery, identifying divergent views held by two key stakeholder groups: lobster fishers and marine scientists. The two groups were differentiated by their perceptions of the relative impact of pollution, water temperature, and fishing. Notably, many fishers perceive the process of fishing to have a positive effect on fisheries through the input of bait. Scientists exhibited a statistically significantly stronger concern for climate change and identified CO 2 as one of the dominant pollutants in the Gulf of Maine. However, fishers and scientists agreed that management has a positive impact, which appeared to be a change over the past two decades, possibly due to increased collaboration between the two groups. This work contributes to the goal of decreasing the distance between stakeholder perspectives in the context of a co-managed fishery as well as understanding broader perceptions of impacts of human activities on marine ecosystems.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,011 | 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 ».