Exploring perceptions to improve the outcomes of a marine protected area
Notice bibliographique
Résumé
Marine protected areas (MPAs) are widely promoted as effective tools for conserving biodiversity and safeguarding ecosystem services. However, MPA success can be hindered by a lack of legitimacy and low social support because of perceived negative effects on ecosystem services and human well-being. Despite these social challenges, the social dimensions of marine conservation, such as the effects of MPAs on coastal livelihoods and local communities’ perceptions of these effects, are often overlooked in conservation initiatives. In this study, we use a mixed methods approach, combining qualitative thematic analysis and quantitative network analysis derived from interviews and focus group discussions, to examine the perceptions of key stakeholder groups about the Litoral Norte MPA in Portugal. Our findings reveal that most stakeholder groups hold more negative than positive views about the governance and management of the MPA. Key concerns include unsatisfactory participation in MPA decisions and perceptions that the MPA fails to deliver positive social and ecological outcomes, such as increased community involvement, fair income distribution, and enhanced fish abundance. Policy makers and managers need to address these negative perceptions to improve conservation governance and management. By considering the stakeholder feedback presented in this study, such as fostering better engagement with the local community and transforming conflicts into opportunities for co-developing new conservation actions with local resource users, policy makers and managers can increase support for Litoral Norte and enhance the social and ecological outcomes of the MPA.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».