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Enregistrement W4402713399 · doi:10.1007/s13280-024-02062-z

Small-scale fisheries in ecologically sensitive areas in Latin America and the Caribbean: Do marine protected areas benefit fisheries governance?

2024· review· en· W4402713399 sur OpenAlexaff
Ana Cinti, L. M. Ramírez, Mauricio Castrejón, Jaime A. Aburto, Luciana Loto, Stuart Fulton, Mario Rueda, Alexandre Schiavetti, Francisco J. Fernández‐Rivera Melo, Manuel Alvarez Bravo, Daniela Trigueirinho Alarcon, Valéria Penchel Araújo, Ana M. Parma

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFondo para la Investigación Científica y TecnológicaRufford Foundation
Mots-clésFisheryLatin AmericansMarine protected areaCorporate governanceCaribbean regionFisheries scienceScale (ratio)Marine reserveGeographyFisheries managementMarine fisheriesBusinessEcologyFishingPolitical scienceBiologyFinanceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many small-scale fisheries (SSFs) in Latin America and the Caribbean (LAC) operate in ecologically sensitive areas, where balancing conservation and resource use is challenging. 'Multiple-use' marine protected areas (MPAs) have been implemented to accommodate SSFs (among other uses) within areas designated for conservation, creating opportunities and challenges for SSF governance. We analyzed eleven case studies from LAC to explore: (1) how different MPA institutional designs affect key aspects of SSF governance and (2) the links between these effects and the type of initiative that promoted MPA establishment (origin). Results indicate that the existence of an MPA benefited SSF governance in many ways, with more pronounced positive effects in MPAs with mixed to bottom-up origin supported by well-organized fishing groups. In addition, the presence of supportive MPA authorities that leveraged local capacities and initiatives and adopted flexible and collaborative governance systems made a difference in several cases. Lessons for integrating MPA and SSF governance are drawn.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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