Local knowledge enhances the sustainability of interconnected fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Local knowledge (LK) refers to the ancestral understanding that Indigenous Peoples and local communities have developed over centuries through trial‐and‐error and hands‐on management of natural resources. LK may provide valuable insights for biodiversity conservation and human well‐being. However, its effectiveness remains under‐explored at large scales, especially where multiple communities manage ecosystems. One example is fisheries, which form complex, interconnected networks where fish move across spatial boundaries between managed areas. Fisheries are critical for food security and income, yet face threats from overharvesting. Fisheries Co‐Management (FCM)—a partnership between local communities and governments—leverages LK. However, the value of LK in designing protection strategies remains unclear. Using a process‐based dynamical model parameterized with empirical data, we evaluated FCM strategies for pirarucu ( Arapaima gigas ) fisheries, which form a metapopulation network of protected and unprotected lakes in the Brazilian Amazon. We combined our metapopulation model with LK, fish biology and network theory to assess how lake protection, fishing quotas and illegal fishing impact pirarucu population abundance at the riverscape scale. By analysing 13 FCM‐protected lakes and 18 unprotected lakes, we contrasted six hypothesis‐driven management strategies against the current one, which is based on LK. In all strategies, protected lakes support higher pirarucu populations and buffer against increased fishing pressure, while unprotected lakes face population collapse due to the lack of fishing regulations. While a strategy that provides the best outcomes in terms of metapopulation persistence was based on pirarucu carrying capacity, the currently applied FCM strategy closely matched its efficacy. Synthesis and applications . Our modelling approach allows managers to compare alternative conservation strategies under different socio‐ecological scenarios, highlighting trade‐offs and guiding investment of effort and resources. While immediately valuable for pirarucu management in the Middle Juruá, the framework scales across tiers of applicability, each requiring progressively greater model adaptation: from supporting FCM in other Amazonian regions (with minimal adjustment), to adaptation for other riverine fisheries and ultimately to broader socio‐ecological systems. In this way, we provide both system‐specific insights and a flexible tool for advancing sustainable management of natural resources across contexts.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».