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Enregistrement W4296299184 · doi:10.1016/j.marpol.2022.105281

Fishing safely during COVID-19 in Newfoundland and Labrador, Canada: Making it happen

2022· article· en· W4296299184 sur OpenAlexaffabout
Barbara Neis, María Andrée López Gómez, Emily Reid‐Musson, Brenda Greenslade, David G. Decker, Joel Finnis, Christine Knott

Notice bibliographique

RevueMarine Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingLivelihoodScale (ratio)PandemicFisheryBusinessVulnerability (computing)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Work (physics)GeographyEnvironmental resource managementEngineeringEconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, fisheries have been the site of multiple documented outbreaks of COVID-19. Existing studies point to the threat posed by the pandemic to livelihoods and health among migrant industrial fishery workers, small-scale fish harvesters, and fishing communities. They show the pandemic enhanced safety, economic, social and political layers of vulnerability in fisheries, while also showcasing examples of resilience. Case studies of COVID-19 response provide an opportunity to explore how existing organizational structures, leadership and networks in fisheries can enable the rapid co-development of customized strategies for fishing safely during large-scale global disruptions such as pandemics. This article contributes to our understanding of governance and fishing safety in small-scale fisheries during the early pandemic, examining the response of small-scale fisheries in the Canadian province of Newfoundland and Labrador. These seasonal fisheries successfully opened with regulator approval after a short delay and operated without documented COVID-19 outbreaks during 2020. Findings draw from key informant interviews with a safety sector association and union leader, complemented with insights from an anonymous online survey of small-scale harvesters. Interviews capture the organizational processes and resources mobilized to rapidly co-develop the COVID-19 Safe Work Practice Guideline. Online survey findings indicate that fifty-nine percent of respondents (crew and skippers) had no COVID-19-related concerns while fishing in 2020; older harvesters and owner-operators were significantly more likely to indicate concerns. When asked about the relative practicality of listed COVID-19 precautions, respondents commonly identified sanitization, reduced interactions with shore workers, social distancing, protection equipment, modifications to eating/rest areas, and reduced crew as impractical. These assessments are generally consistent with those of the interviewed leaders and the Guideline approach. This suggests the co-developed Guideline provided tailored and practical COVID-19 prevention strategies. Pre-existing governance structures and networks can help address small-scale fisheries vulnerabilities to pandemics by supporting co-development of organizational resources and evidence-informed prevention strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,723

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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