www.e3network.org Socioeconomic Indicators for Fisheries: A Case Study of the Yukon River Salmon Fishery
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable fisheries, by definition, should include environmental, economic and social considerations, yet the use of economic and social indicators to date has been limited, both from a management and consumer perspective. While a number of studies to date have focused on the development of these types of indicators, fewer have tested their application. This study seeks to describe broadly relevant social and economic indicators, specifically focused on human communities associated with fisheries resources. It also seeks to assess whether the indicators proposed can readily be populated using existing, publically available, data sources. To that end, we conduct a case study analysis of the Yukon River commercial salmon fishery. Our findings suggest that the majority of the indicators proposed can be populated with existing data, often already collected on an annual basis. Recognizing the case study nature of this paper, we also assess the availability of relevant data for commercial salmonoid fisheries in other regions. Moving from individual indicators to the idea of how these indicators could be used to create a method for assessing the sustainability of a fishery more broadly (so as to include economic and social considerations), we suggest a two part assessment, including both required and voluntary standards associated with various socioeconomic indicators. From a management perspective, integration and tracking of such indicators along with environmental/biological ones will likely improve ecosystem-based management in which humans are also a key factor.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».