Social and solidarity economy in small-scale fisheries: An international analysis
Notice bibliographique
Résumé
Small-scale fisheries (SSF) play an important role in food systems, the environment, culture, the livelihoods of millions of people and sustainable development as a whole. They frequently operate on common resources and carry out their activity in a collective, traditional and more sustainable way than other forms of fishing. Moreover, many SSF communities are organised in associations, community-based organisations or even cooperatives, which fall under the object of study of the Social and Solidarity Economy (SSE). SSE has been gaining relevance within the political and scientific global agenda and applying it to the fishing sector could provide new insights on its viability, resilience and sustainability. However, fisheries studies do not seem to apply SSE methodologies often, nor does SSE seem to focus on fisheries. Consequently, to find out which studies analyse small-scale fisheries from a SSE perspective and what the main trends in these multidisciplinary studies are, this paper conducts a systematic literature review. Results suggest that works focused on this area of study are limited but have grown over the last decade, with great potential for development. In this sense, this review presents the state of the art of a multidisciplinary field, while the cases analysed allow us to show the SSE as an opportunity to improve SSF management and sustainability. Specifically, we conclude that SSE can provide insights into the entrepreneurial nature of fisheries, social and environmental dynamics, and regional development.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».