Seeking clarity on transparency in fisheries governance and management
Notice bibliographique
Résumé
Calls for greater transparency in fisheries are becoming increasingly common. They promise better evaluation of management interventions, more participatory decision-making, effective monitoring and surveillance, and sustainable and equitable exploitation of shared resources. However, there is often a lack of clarity regarding what is meant by ‘transparency’ and how it is best achieved. This term is often used interchangeably, by both decision-makers and civil society, and sometimes inappropriately when a more specific term may be called for. This can lead to the propagation of sweeping assumptions and reductive views on what fisheries transparency is, what it can achieve, what the costs and benefits will be, and to whom. As such, attempts to realize the benefits that transparency promises for fisheries often struggle once they are systematically applied from concept through legislation to practice. This paper explores the various manifestations of transparency in the context of fisheries governance and management as well as its limitations. Subsequently, to provide clarity and broaden the transparency-related discourse, a simple framework is presented of the multifaceted nature of transparency in fisheries. This exploration is crucial because, when harnessed correctly, transparency has the potential to support a more sustainable and equitable future. However, realizing this potential requires deeper appreciation of the intricacies of transparency beyond surface-level interpretations.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».