Strong collective action enables valuable and sustainable fisheries for cooperatives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Seafood is one of the most internationally-traded food commodities. International markets can provide higher revenues that benefit small-scale fishing communities but can also drive a decline in fished populations. Collective action in collective organizations such as fishing cooperatives is thought to enhance the sustainability of fished populations. However, our knowledge of how collective action enables fishing cooperatives to achieve positive social-ecological outcomes is dispersed across case studies. Here, we present a quantitative, national-level analysis exploring the relationship between different levels of collective action and social-ecological outcomes. We found that strong collective action in Mexican lobster cooperatives was related to both sustaining their fisheries and benefiting from international trade. In the 15 year study period, lobster cooperatives that demonstrate characteristics associated with strong collective action captured benefits from trade through high catch volumes and revenue. Despite lower (but stable) average prices, the biomass of their lobster populations was not compromised to reap these benefits. Individual case studies previously found that fishing cooperatives can support both positive social and ecological outcomes in small-scale fisheries. Our results confirm these findings at a national level and highlight the importance of strong collective action. Thus, our work contributes to a better understanding of the governance arrangements to promote fishing communities’ welfare and benefits from international trade and, therefore, will be invaluable to advancing small-scale fisheries governance.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».