CFRN Canadian Fisheries Research Network
Notice bibliographique
Résumé
Een samenvatting: The need for social science in fisheries management and research Keynote by Dr. Marloes Kraan, IMARES Wageningen University, the Netherlands The keynote was built up around two questions: 1. ‘why is (or should) social science be a crucial part of fisheries management and research?’ and 2. ‘how can it be more integrated with other disciplines?’ It was argued that the truism ‘fisheries management is about managing people’ in fact asks for social science [anthropology, sociology, human geography, ...] to be part of the research package. Although influencing human behaviour is the key focus of management action, the core of the science is done by biologists and economists. This has impacted negatively on the understanding of human behaviour (of fishermen in this case) in fisheries science and management. The keynote provided the research areas of interest of social scientists and explained some of the key aspects of social science research. It touched upon the fact that social science still plays a relatively marginal role, but pointed out that things seem to be changing. Kraan shared her own experience of working as a social scientist from within a biological / ecological research institute and argued how that made it easier for her to contribute to applied research as a social scientist. By doing so she works on integrating social science methods and approaches in natural science or transdisciplinary research projects. There are a number of advantages to work together as a social scientist with other disciplines in the marine field, and the cooperation can take different forms; offering social science methods for natural scientists, interdisciplinary research but also social science research alongside the work of the other disciplines on certain topics. As an example of the latter she presented a part of the GAP2 case study of the Netherlands on discards, within which she was able to study, together with Dr. Marieke Verweij (Pro Sea), the perceptions of fishermen and policy makers about discards. This work has been instrumental research in the national context showing the gap between industry and policy, which potentially undermines current practices of cooperation in the implementation of the landing obligation.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».