Responding to civil war: fisheries as a safety net and lootable resource on Lake Tanganyika, the Democratic Republic of Congo
Notice bibliographique
Résumé
Research on conflict and fisheries has largely focused on conflict between resource users, rather than on how fisheries are affected by external conflict, including civil war. Knowledge that does exist does not fully engage with the specific characteristics of conflicts, how those characteristics affect fisheries, and how fishers respond. This article identifies how the characteristics of conflict in the Democratic Republic of the Congo (DRC) affect the fisheries of the transboundary Lake Tanganyika and how those dependent on small-scale fisheries have responded to those characteristics. Data was collected at three fish landing sites through remote interviews in 2017 and 2018. The results show that the primary characteristic of the DRC conflict is the sporadic and unpredictable nature of the violence generating insecurity, loss of equipment and increase in fishing pressure. Increasing fishing pressure is associated with newcomers, who turn to fishing as a safety net, yet do not abide by local norms and beliefs. A reported increase in illegal fishing and corruption further present challenges to the weakly managed fisheries. The research concludes that the experience of civil war brings multiple and contrasting sources and experiences of vulnerability for fishers. The significant influence that conflict has on fisherfolk and fisheries supports calls for greater recognition of how the wider political and economic environment of natural resources affects how they are used and governed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».