Impacts of fishery policy on the distribution of access and community benefits
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides an illustration of how fishery policies, particularly relating to transferability of licenses and quota holdings, can alter the distribution of fishery access, rights and benefits across fishing communities. Such distributional changes have consequences, but these are rarely made explicit within management, and there is too often a lack of effort to predict, monitor or mitigate those consequences. As seen in this paper, the lack of attention to distributional impacts can produce possibly-unintended but certainly highly negative impacts on some fishing communities. In particular, a temporal analysis of the distribution of access and benefits for lobster, groundfish and herring fisheries in part of the Atlantic region of Canada shows how a specific community (Grand Manan) lost fishery access and benefits, linked to policy changes over a four-decade time period. The resulting community-level impacts, including a decline in local prosperity, and a loss of diversity and resilience in the local economy, were largely untracked by government. This experience demonstrates the importance of establishing and monitoring explicit objectives related to community viability and wellbeing, within fishery management and policy processes. Greater attention to the distributional consequences of fisheries policies (and regulations) can contribute to policy that better balances multiple management objectives and trade-offs among these, and that can better consider concerns regarding fairness and equity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».