Adaptive Co‐Management and Future Resilience of Coastal Winter Migratory Bag Net Fisheries in Indian Sundarbans: Ensuring Livelihood Sustainability Amidst Climate Change
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Winter Migratory Bagnet fishery (WBNF) in Indian Sundarbans contributes significantly to local food security and livelihoods, yet they are increasingly threatened by rising sea levels, declining fish stocks, and recurring cyclones. The main objective of the study is assessing its vulnerabilities and focusing on the adaptive response strategies employed by stakeholders to mitigate the challenges to sustain fisheries and fisher livelihoods. Baseline data were collected from 2019 to 2024 to assess species diversity and fishery dynamics. The findings reveal that WBNF not only provides a steady source of fish protein and income for thousands of households but also serves as a governance model for similar ecosystems, showcasing how community‐based practices, traditional knowledge, and adaptive management can sustain fisheries under ecological and socio‐economic pressures. Research further evaluates the vulnerability of Bagnet fisheries in response to current cyclonic events and climate change, which impacts reduced catches and also the damage to fishing crafts and gears. The Livelihood Vulnerability Score for winter bagnet fisheries in the Sundarbans ranged from 0.253 at Kalisthan to 0.402 at Fraserganj, indicating an overall high‐risk situation faced by fishing communities. Several environmental and socio‐economic drivers such as sea level rise, dependence on middlemen, decrease in species richness, decrease in Catch Per Unit Effort, shift in fish spawning season, changes in rainfall patterns, different adaptation strategies, and so on. influencing the sustainability of these fisheries were also identified and documented for the first time. To address these challenges, the study highlights adaptive management approaches, including stronger community participation, livelihood diversification, and institutional support.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle