Blue justice: A review of emerging scholarship and resistance movements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The term “blue justice” was coined in 2018 during the 3rd World Small-Scale Fisheries Congress. Since then, academic engagement with the concept has grown rapidly. This article reviews 5 years of blue justice scholarship and synthesizes some of the key perspectives, developments, and gaps. We then connect this literature to wider relevant debates by reviewing two key areas of research – first on blue injustices and second on grassroots resistance to these injustices. Much of the early scholarship on blue justice focused on injustices experienced by small-scale fishers in the context of the blue economy. In contrast, more recent writing and the empirical cases reviewed here suggest that intersecting forms of oppression render certain coastal individuals and groups vulnerable to blue injustices. These developments signal an expansion of the blue justice literature to a broader set of affected groups and underlying causes of injustice. Our review also suggests that while grassroots resistance efforts led by coastal communities have successfully stopped unfair exposure to environmental harms, preserved their livelihoods and ways of life, defended their culture and customary rights, renegotiated power distributions, and proposed alternative futures, these efforts have been underemphasized in the blue justice scholarship, and from marine and coastal literature more broadly. We conclude with some suggestions for understanding and supporting blue justice now and into the future.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle