Why people matter in ocean governance: Incorporating human dimensions into large-scale marine protected areas
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale marine protected areas (LSMPAs) are rapidly increasing. Due to their sheer size, complex sociopolitical realities, and distinct local cultural perspectives and economic needs, implementing and managing LSMPAs successfully creates a number of human dimensions challenges. It is timely and important to explore the human dimensions of LSMPAs. This paper draws on the results of a global “Think Tank on the Human Dimensions of Large Scale Marine Protected Areas” involving 125 people from 17 countries, including representatives from government agencies, non-governmental organizations, academia, professionals, industry, cultural/indigenous leaders and LSMPA site managers. The overarching goal of this effort was to be proactive in understanding the issues and developing best management practices and a research agenda that address the human dimensions of LSMPAs. Identified best management practices for the human dimensions of LSMPAs included: integration of culture and traditions, effective public and stakeholder engagement, maintenance of livelihoods and wellbeing, promotion of economic sustainability, conflict management and resolution, transparency and matching institutions, legitimate and appropriate governance, and social justice and empowerment. A shared human dimensions research agenda was developed that included priority topics under the themes of scoping human dimensions, governance, politics, social and economic outcomes, and culture and tradition. The authors discuss future directions in researching and incorporating human dimensions into LSMPAs design and management, reflect on this global effort to co-produce knowledge and re-orient practice on the human dimensions of LSMPAs, and invite others to join a nascent community of practice on the human dimensions of large-scale marine conservation.
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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 | 0,019 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,031 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».