Livelihoods and poverty in small‐scale fisheries in western Amazonia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Small‐scale fisheries are vital to millions of rural people, but surprisingly little is known about the environmental and socio‐economic factors that guide rural peoples' decisions to adopt a fishery‐oriented livelihood. We analyzed data from a large‐scale household survey of 3929 households in 235 rural communities in the Peruvian Amazon to develop multi‐scalar quantitative models to explain engagement in fishing and the relationship between fishing livelihoods and poverty. Households harvested an average of 1000 kg of fish and sold 450 kg over the 12 months preceding interviews. The mean total annual income was 3119 USD per household and fishing contributed 27% to total income. Access to extensive floodplain habitat, geographical isolation, and an available workforce were important drivers of fishing activity, while poor market connectivity and limited financial capital restricted households from increasing the scale of market‐oriented fishing. Wealthier households generally harvested more fish, whereas reliance on fisheries was greatest among poorer households who harvested less fish. Fisheries management and conservation initiatives in developing regions must consider the distinct drivers of fishing specialization across the full wealth spectrum with particular attention to “high reliance‐high harvest” households.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».