Mobile apps increase the visibility of women’s work contributions in Mexican small-scale fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Small-scale fisheries in low and middle-income countries often lack information on data reporting processes and reliable data sources. Accurate data collection is crucial for accountability, as it helps track reporting sources and monitor fishing activities. Current empirical studies on the effectiveness of mobile apps in facilitating transparent data sharing, addressing gender disparities, and improving compliance with marine reserves remain limited. To address these challenges, the non-governmental organization Comunidad y Biodiversidad launched PescaData in 2020, a mobile app designed to help fishers record logbooks, share community solutions, and access a marketplace for trading, knowledge exchange, and communication. This study examines the potential of PescaData to enhance the visibility of women's contributions to small-scale fisheries, using marine reserves in Mexico as a case study. The research employs Q-methodology, a participatory mixed-methods approach that identifies shared perspectives within a group. Using generic purposive sampling, 10 fishery leaders participated, representing general opinions on PescaData’s impact. Findings highlight two key perspectives. First, mobile apps like PescaData increase the visibility of women in fisheries, fostering trust and collaboration between male and female fishers and fish workers, strengthening collective action. Second, as trust grows, male fishers begin to delegate traditionally male-dominated tasks, such as reporting catch data, to women. This shift enables women to take on more active roles in reporting both community solutions and catch data, which leads to increased compliance with marine reserves in the fishing community. These findings emphasize the transformative potential of mobile technology to promote gender inclusivity and sustainability in small-scale fisheries. By integrating digital tools like PescaData, fisheries management can enhance data transparency, accountability, and conservation efforts while fostering equitable participation among fishery actors. The study underscores the need for further research and policy to maximize the benefits of mobile technology to achieve sustainable and inclusive fisheries.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».