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Enregistrement W4415289501 · doi:10.1016/j.fishres.2025.107543

Institutional context and methods of knowledge mobilization: The case of Marine Stewardship Council (MSC) – Certified fishery of Lagonoy Gulf, Bicol Region, Philippines

2025· article· en· W4415289501 sur OpenAlexafffund
Gideon Binobo, Ben Bradshaw, Ataharul Chowdhury

Notice bibliographique

RevueFisheries Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésCertificationStewardship (theology)Corporate governanceContext (archaeology)Leverage (statistics)Fisheries managementCitizen journalism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge mobilization is a key issue in fisheries governance and an instrument to leverage effective governance. There exists a significant research gap about how a certified fishery supports knowledge mobilization in the Philippines. To answer this gap, this study was tailored to investigate the relevance of knowledge mobilization in the context of Marine Stewardship Council (MSC)-certified fishery based in Lagonoy Gulf, Philippines. Specifically, this study was carried out to: analyze the institutional context of MSC-certified fishery based in Lagonoy Gulf; examine the level of awareness of small-scale fishers with respect to MSC certification program; determine whether the MSC certification program has facilitated the taking of adaptation pathways among small-scale fishers; and identify the most preferred method of knowledge mobilization among small-scale fishers. Data were collected through key-informant interviews, subject interviews, focus-group discussions and participant observation. Interview transcripts were uploaded to NVivo platform for data collation and were inputted to the Voyant tools for discourse analysis. Results of this study revealed that fisheries governance in Lagonoy Gulf is immersed in fragmented collaborative governance where hierarchical, market-based and participatory governance modes converge. Majority of small-scale fishers of Lagonoy Gulf were unfamiliar about MSC certification as a market-based program. MSC fisheries certification missed the opportunity to facilitate the fishers to take on adaptation pathways to deal with climate change and other stressors. To promote knowledge mobilization, ‘incentivized community meetings and seminars’ were identified as effective motivators. The limited understanding of fishers regarding MSC certification highlights a failure in knowledge mobilization. • The institutional context of Lagonoy Gulf fishery rests on collaborative governance. • Knowledge on fisheries certification does not count on taking adaptation pathways. • Lack of knowledge on fisheries certification implies knowledge mobilization failure. • Fishers prefer incentivized seminars and meetings as means of mobilizing knowledge. • Community-based meetings among fishers can facilitate knowledge mobilization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0160,013
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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