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Enregistrement W7014392984

Pathways to implement the
\nSmall-Scale Fisheries Guidelines in
\nNewfoundland and Labrador, Canada

2022· dissertation· en· W7014392984 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)FishingWork (physics)Context (archaeology)PopulationFishing industry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis examines pathways found in barriers and opportunities to implement the Voluntary Guidelines for Securing Sustainable Small-Scale Fisheries in Newfoundland and Labrador, Canada. The 34th Committee on Fisheries in 2020 declared Canada as the fifth country to become Friends of the Small-Scale Fisheries Guidelines. At about the same time, the Canadian government began to develop the Blue Economy strategy, wrapping up its consultation phase in 2022. Yet, it is unclear how the Small-Scale Fisheries Guidelines can be implemented in the Canadian context, or how they will factor into plans for a Blue Economy strategy. Through use of interactive governance theory and written from the perspective of an active commercial fishing person, this research explores challenges and opportunities to implement the Small-Scale Fisheries Guidelines into Canadian fisheries governance, using Newfoundland and Labrador as a case study. Implementation of the Small-Scale Fisheries Guidelines is vital for advancement towards Blue Justice in Canada. Blue Justice, coined by Moenieba Isaacs at the 3rd World Small-Scale Fisheries Congress in 2018 held in Thailand is a concept centering on social justice to carve out just and secure coastal spaces for small-scale fisheries people (Jentoft et al. 2022). Blue Justice means securing access to resources and protections for small-scale fisheries people and being inclusive of small-scale fisheries people in decision-making surrounding development of the world’s oceans (Jentoft et al. 2022). This thesis addresses the governance problem of implementation of the Small-Scale Fisheries Guidelines from both the legal and fisher perspectives, with an investigation of laws and policies, as well as operations and practices. Together, these perspectives show the potential for the Small-Scale Fisheries Guidelines to guide and shape future policy, planning and decision-making in Canadian small-scale fisheries, including in a forthcoming Blue Economy strategy. This research finds that there are key \nopportunities and pathways for advancing alignment, including strengthening legal recognition and representation of small-scale fisheries people, securing access and tenure rights for small-scale fisheries in the ocean space, and integrating social and community principles in decision-making for small-scale 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0220,008
Communication savante0,0130,004
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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