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Enregistrement W4320527640 · doi:10.1016/j.marpol.2023.105530

Perceptions in small-scale fisheries regarding institutional, economic, technological and environmental factors. Case study in North-Western Spain

2023· article· en· W4320527640 sur OpenAlexaff
Iria García–Lorenzo, Lucy Amigo-Dobaño, M. Dolores Garza‐Gil, Manuel M. Varela‐Lafuente

Notice bibliographique

RevueMarine Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundXunta de GaliciaUniversidade de VigoEuropean Commission
Mots-clésScale (ratio)PerceptionGlobalizationCorporate governanceWork (physics)Socioeconomic statusOrder (exchange)Fisheries managementEconomic globalizationClimate changeRegional scienceBusinessEnvironmental resource managementPolitical scienceFisheryGeographyEconomicsEcologySociologyEngineeringFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the analysis of the perceptions of small-scale fisheries (SSF) agents in order to identify concerns and sensitivities regarding the relevant socioeconomic dynamics of this sector. The analysis is applied to a case study in north-western Spain. Specifically, in the study our aim has been to contrast the perception of aspects related to initiatives in fisheries regulation (main general initiatives highlighted in FAO reports, and some more upcoming actions) and, simultaneously, to the influence of factors significant for the SSF (economic, technological and environmental). Aspects such as globalisation and markets, technological advances in the sector, climate change or generational and gender matters are considered in the analysis. The results show that both global movements as well as local dynamics are present in the perceptions of agents (and probably in their strategies), which could reduce the effectiveness of general regulatory initiatives, conceived on scientific bases, but which have to be applied in diverse socioecological contexts. In this sense, this work joins other case studies in helping address fishery governance and management matters.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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