Mismatches in salmon social–ecological systems: Challenges and opportunities for (re)alignment in the Skeena River watershed
Notice bibliographique
Résumé
Mismatches between institutions and social–ecological systems (SESs) are one of the foremost challenges in natural resource management. However, while mismatches are often cited in the literature as a major challenge, empirical evidence of mismatches and their consequences is limited. This is particularly true for complex SESs, such as on the Pacific Coast of North America, where salmon drive interactions across multiple environments, jurisdictions, and scales. Here, I use the theoretical concept of fit to examine institutional alignment in a large-scale Pacific salmon SES, the Skeena River watershed in British Columbia, Canada. Utilizing Canadian federal environmental assessments as a proxy for colonial environmental governance institutions, I describe the common causes and consequences of mismatches between institutions and salmon SESs. This case study suggests that mismatches are threatening salmon sustainability and negatively affecting Indigenous People’s rights, livelihoods, and approaches to resource management and stewardship. I argue that improving social–ecological fit in salmon SESs will require new or revitalized forms of environmental governance that consciously fit the underlying social–ecological dynamics. While these findings are based on the Skeena River watershed, they may be generalizable to other salmon SESs in which mismatches between social and ecological processes and institutions exist.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».