Mobilizing participatory science for inclusive governance of small-scale fisheries in developing countries
Notice bibliographique
Résumé
Small-scale fisheries are critical to food security, livelihoods, and employment for millions of people globally. However, their management faces significant challenges due to complex socio-ecological dynamics, limited long-term data availability, and ineffective governance, particularly in developing countries. This study presents findings from an ongoing action research initiative aimed at informing decision-making in small-scale fisheries in Madagascar. The approach has combined participatory monitoring of the fisheries with stakeholder engagement processes since 2017. A collaborative online fisheries information system was developed to aggregate data and visualize key bioeconomic fishery indicators that revealed stock decline. Regional and national stakeholder platforms were established and addressed critical management issues, particularly the harvesting and marketing of juvenile crabs. They recommended improving gear selectivity to protect juvenile crabs, among other actions. A participatory fishing experiment was then designed and demonstrated that increasing gear mesh size would effectively decrease undersized catch. A bioeconomic model was further developed using a participatory framework and showed that this rule would positively impact both resource biomass and fishers’ income compared to the status quo. This harvest strategy was validated through a national workshop in 2022 with government support. Consequently two ongoing collaborative projects were launched in 2024 to evaluate the social and economic acceptability of this transformation in real-world conditions. Overall this case study demonstrates that the research initiative has structured interactions between scientists, stakeholders, and government at multiple scales, which has built trust and social learning created incentives for collective action. How such science-society-policy interactions may be institutionalized is under discussion. The findings provide a promising proof of concept for generalizing the approach to other resource use contexts in the South and the North to effectively address the complex challenges of small-scale fisheries and marine coastal biodiversity sustainability.
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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 | 0,046 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».