Implementing Adaptive Management within a Fisheries Management Context: A Systematic Literature Review Revealing Gaps, Challenges, and Ways Forward
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive management acknowledges uncertainty and complexity in socio–ecological systems, providing a structured approach for learning and for making the needed management adjustments. Despite its utility, there are few examples of how adaptive management has been applied. To identify the extent to which implementation aligns with theory, we conducted a systematic literature review of adaptive management in a fisheries management context to compare how adaptive management was defined, applied and what was deemed important for implementation. Following the PRISMA approach for meta-synthesis, 20 papers were identified and reviewed against the eight key components of adaptive management. Across the case studies, we found ambiguity in the definitions of adaptive management, a varying emphasis on the different components of adaptive management and barriers to adaptive management that stemmed from both outside the process and as part of the iterative cycle. Our analysis suggests that for adaptive management to be implemented in other natural resource management situations, consideration should be given to the active and ongoing participation of those outside management, integrating socio–economic values into decision-making, and ensuring a monitoring plan is implemented. Additionally, attention should be paid to having the time and ability to detect the effects of management actions against a broader background of change. This analysis offers insights into how management support can lead to more effective objective-based decisions, thereby improving management over time.
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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 | 0,060 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».