A Participatory Approach to Identifying Research Needs for Community-Based Fishery Management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract.—This paper reports on a project to engage researchers and fishers together in adapting social science approaches to the purposes and the constraints of community-based fisher organizations. The work was carried out in several locations across Canada’s Maritime Provinces, with an underlying rationale based on three major arguments. First, effective community-based management requires that managers are able to pose and address social science questions. Second, participatory research involving true cooperation at all stages can support this process. Third, there is a need to overcome practical and methodological barriers faced in developing participatory research protocols to serve the needs of community-based management while not demanding excessive transaction costs. This paper reports on work with fisher organizations, both aboriginal and nonaboriginal, in identifying social science priorities and undertaking small-scale research projects to meet these needs. Several research themes proved crucial, notably, power sharing, defining boundaries of a community-based group, access and equity, designing effective management plans, enforcement, and scaling up for effective regional and ecosystem-wide management. The research results demonstrate the effectiveness of extending participatory methods to challenge traditional scientific notions of the research process. 588 WIBER ET AL.
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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 | 0,178 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».