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Enregistrement W6965131795 · doi:10.3389/fmars.2021.634484.s001

Presentation_1_Coastal Fishers Livelihood Behaviors and Their Psychosocial Explanations: Implications for Fisheries Governance in a Changing World.pdf

2021· article· en· W6965131795 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Ecology and Soil Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodSustainabilityCorporate governanceFisheries managementNarrativeOverfishingPsychosocialPerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This research is a critical examination of the behavioral foundations of livelihood pathways over a 50-year time period in a multispecies fishery in Newfoundland and Labrador, Canada. Fishers make difficult decisions to pursue, enjoy, and protect their livelihoods in times of change and uncertainty, and the resultant behaviors shape efforts to advance sustainability through coastal and marine fisheries governance. However, there is limited evidence about fishers’ behavioral changes over long time periods, and the psychosocial experiences that underpin them, beyond what is assumed using neoclassical economic and rational choice framings. Our analysis draws on 26 narrative interviews with fishers who have pursued two or more fish species currently or formerly. Fishers were asked about their behavioral responses to change and uncertainty in coastal fisheries across their entire lifetimes. Their narratives highlighted emotional, perceptual, and values-oriented factors that shaped how fishers coped and adapted to change and uncertainty. The contributions to theory and practice are two-fold. First, findings included variation in patterns of fisher behaviors. Those patterns reflected fishers prioritizing and trading-off material or relational well-being. With policy relevance, prioritizations and trade-offs of forms of well-being led to unexpected outcomes for shifting capacity and capitalization for fishers and in fisheries more broadly. Second, findings identified the influence of emotions as forms of subjective well-being. Further, emotions and perceptions functioned as explanatory factors that shaped well-being priorities and trade-offs, and ultimately, behavioral change. Research findings emphasize the need for scientists, policy-makers, and managers to incorporate psychosocial evidence along with social science about fisher behavior into their models, policy processes, and management approaches. Doing so is likely to support efforts to anticipate impacts from behavioral change on capacity and capitalization in fleets and fisheries, and ultimately, lead to improved governance outcomes.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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