What’s the story? Using news articles to examine resilience pathways and domains in the southern New England American lobster ( Homarus americanus ) fishery
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the resilience of fisheries systems is integral to enabling them to adjust to current and future environmental change. The American lobster (Homarus americanus) fishery in southern New England has experienced widespread declines in abundance since the late 1990s, with significant impacts on the people and communities reliant on this resource. Through an analysis of news articles from 1999 to 2021, we examined 76 lobstermen’s responses to these lobster population declines using a cope, adapt, transform typology and identified factors that affected their ability to respond and their broader resilience. Results from across southern New England show that lobstermen responded in a diversity of ways. These included staying in lobstering full time, diversifying fishing portfolios, diversifying income by taking on part-time non-fishing roles, and in many cases, exiting the lobster fishery completely to pursue other fisheries or alternative jobs. A range of factors were revealed to influence responses, including financial pressures, access to assets such as savings or community infrastructure, occupational attachment, emotional deliberations, regulatory restrictions, and individual or collective actions. Our results reveal the heterogeneous ways in which individual resilience is exhibited, which requires resilience planning to account for people’s diversity of behavior and actions in response to environmental change. The range of influential factors at multiple scales highlights the need for measures that act at different levels of the fishery system to support resilience. Together, these results encourage the need for more integrated, multi-scale approaches to understanding and managing resilience in fisheries systems facing uncertainty and environmental change.
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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 | 0,004 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».