Opposing trends in fisheries portfolio diversity at harvester and community scales signal opportunities for adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Understanding mechanisms that promote social-ecological resilience can inform future adaptation strategies. Among seafood dependent communities, these can be illuminated by assessing change among fisheries portfolios. Here, in collaboration with a Coast Salish Nation in British Columbia, Canada, we used expert Indigenous knowledge and network analyses to chronicle differences in fisheries portfolios pre and post a social-ecological regime shift. We then evaluated key drivers of change using semi-structured interviews. We found that while portfolios decreased in diversity of seafood types harvested and consumed among individuals overtime, portfolios increased in their diversification at the community level because more similar seafoods within less diverse individual portfolios were more commonly harvested and consumed by the Nation as a whole. Thus, diversity can operate simultaneously in opposing directions at different scales of organization. Experts identified four key mechanisms driving these changes, including commercial activities controlled by a centralized governance regime, intergenerational knowledge loss, adaptive learning to new ecological and economic opportunities, and the trading of seafood with other Indigenous communities. Unexpectedly, increased predation by marine mammals was also flagged as a key driver of change. Adaptation strategies that support access to and governance of diverse fisheries, exchange of seafoods among communities, and knowledge transfer among generations would promote social-ecological resilience, food security, and community well-being.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».