Exploring the Relationship Between Fishing Actors and Network Prominence in information-sharing Networks in Jamaican small-scale Fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Information-sharing social networks support the adaptive capacity of small-scale fishers in the face of social and environmental change by allowing them to increase access to unique knowledge critical to their fishing success. The facilitation of information exchange may be supported and influenced by persons in key positions. Within these networks, centralized actors often control the flow and access to information. We take a descriptive approach to explore the relationship between fishing role and actor prominence within information-sharing networks in Jamaica. We hypothesized that fishing captains – given their perceived legitimacy and formal and informal authority – would be more prominent in information-sharing networks, and the information they shared would be perceived as more trustworthy and influential than that of non-captains. We collected personal social networks of fishers (n = 353) on 20 fishing beaches across four parishes in Jamaica using structured questionnaires. We found low centralization and density scores across the parishes, suggesting an even distribution of actor centrality. Our results show that non-captains play a more prominent role in information sharing than fishing captains in one parish suggesting that captains and non-captains play similar roles in facilitating information, and that differences lie in whether fishers perceive the shared information as trustworthy and influential in their fishing decisions and not the prominence of the actor. These findings contribute to understanding the various adaptive strategies fishers develop to meet growing social-ecological changes in small-scale fisheries. Identifying key informants in prominent positions can also support the development of more effective strategies to communicate and share information across communities.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».