Anchoring fish to the shore : lessons of small-scale fisheries in Labrador applied to fisheries management in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
Small-scale fisheries are a critical component of coastal communities and local food networks. In addition, many of these fisheries exert a lower environmental impact through their local ecological knowledge, use of selective fishing gears and lower fuel consumption. Yet despite the importance of small-scale fisheries as an environmental and developmental staple in coastal communities, these fisheries have been witnessing in recent years a steady decline. This decline has been attributed to multiple factors including overfishing, ecosystem degradation, competition with large scale fishing industry and unfavourable management policies. In the Baltic Sea region of Europe this pattern of decline is especially apparent. \nThis study focused on the decline of small-scale fisheries along the Baltic coast of Sweden and sought out how potential management strategies of regionalization could contribute to sustaining localized small-scale fisheries in Sweden. In doing so this study relied on a comparative approach by examining themes of regionalization within successful small-scale fisheries of Labrador, Canada in order to tease out useful lessons that could be applied to fisheries management planning in Sweden. The two fisheries cases of Labrador and Sweden were compared and analyzed using the themes encompassed within the two theoretical concepts of Adaptive Co-Management and the Principle of Adjacency. The use of these concepts was critical, as both serve as vectors for regionalization in the study of resource management. Through the operationalization of these two concepts, general themes were found in both cases and compared to produce management considerations to further promote the development of sustainable regional fishing on the Baltic Coast of Sweden. \nThe results of such a comparative approach conveyed that there is significant potential for Sweden to further regionalize its fisheries management and to benefit from some of the strategies used by managers and fisheries in Labrador. The study also concludes by offering potential ways forward and management considerations to develop sustainable fisheries on the Baltic that better serve their communities and local ecosystems.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».