Enforcement, deterrence, and compliance in co-managed small-scale fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Small-scale fisheries contribute nearly half the world’s seafood supply, yet the majority suffer from a lack of effective management, resulting in a threat to food security and ecosystem health. Co-management has been proposed as a solution to many of the problems these fisheries face (i.e., reduced catches, threats to food security, climate change, lack of effective monitoring and management, etc.), resulting in a large body of literature dedicated to its role in small-scale fisheries and the attributes linked to success. However, there is still little understanding of the role of enforcement, deterrence, and the attributes needed for compliance to occur in local settings. Using a modified framework borrowed from law and criminology science, we performed a systematic literature review to explore mechanisms associated with detection, detention, and deterrence in small-scale, co-managed fisheries. This review sheds light on the diverse approaches being used for enforcement and deterrence worldwide, the context surrounding these fisheries, compliance with management rules, and the attributes of co-management that align with successful compliance, enforcement, and deterrence. We found that 83% of the reviewed case studies included at least one mechanism used for detection, detention, and deterrence, and most cases with high compliance featured multiple types of mechanisms. Furthermore, the use of informal community-based mechanisms was more extensive than the use of formal mechanisms. Our study suggests that a combination of formal and informal enforcement and deterrence mechanisms enhances compliance with regulations. Although attributes such as the presence of leaders, strong social capital, and the presence of protected areas are important components of co-managed fisheries, further empirical research is needed to determine whether these attributes lead to enhanced compliance when different enforcement (i.e. detection and detainment) and deterrence mechanisms are present. This review is the first step toward understanding enforcement and deterrence, and their relationship with compliance from a holistic perspective. It is an attempt to motivate the scientific community to comprehensively document compliance, enforcement, and deterrence mechanisms in co-managed fisheries moving forward.
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 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 | 0,013 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».