Understanding the Drivers Behind Why People Start, Stay in, and Stop Bottom Trawling: Insights for Policymakers
Notice bibliographique
Résumé
Our research analyses people's motivations in the bottom trawling industry as a crucial step toward mitigating its impacts. Bottom trawling, which involves dragging a weighted net across the seabed, captures and damages virtually all organisms in its path. This practice has negatively impacted fishers by diminishing food security, intensifying competition for artisanal and small-scale fishers, escalating human rights violations, and triggering social and violent conflicts. While the obvious solution seems to be to limit bottom trawling, decision-makers are often challenged by conflicting economic, social, and environmental imperatives.Focusing on India, Thailand, Vietnam, and Cambodia, where bottom trawling is prominent, we investigated why trawling started, stayed, and stopped, providing insights to support decision-makers. We conducted a novel systematic literature review incorporating both peer-reviewed and grey literature sources to capture these insights. Few articles directly examined fishers’ motivations in the bottom trawl industry; instead, relevant details were scattered across studies, often as brief mentions within broader topics. These snippets contributed to our dataset.Our analysis indicates that the fishery started bottom trawling primarily because of economic factors, such as the provision of subsidies and the introduction of technology. The industry stayed with trawling for economic and social reasons, including subsidies, the demand for bottom trawl products, and illegal fishing. The trawl industry only stopped trawling when forced by social pressures, such as the effective implementation of fisheries regulations.Our review reveals ambiguity about the scale of trawling, unclear terminology for trawl gear, and a lack of clarity about the actors involved in the industry. All are critical challenges when crafting policy. Managing a fishery often involves managing people, which requires understanding human behaviour influenced by intrinsic and extrinsic factors. Recognising and addressing these results will be crucial in determining how best to constrain bottom trawling effectively.
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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 | 0,021 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».