Putting Fishers ’ Knowledge to Work – Conference Proceedings, Page 44 PARTICIPATORY RESEARCH IN THE BRITISH COLUMBIA GROUNDFISH FISHERY.
Notice bibliographique
Résumé
The benefits of full participation by fishers in stock assessment research are demonstrated through two examples from the groundfish fishery in British Columbia, Canada. The first example summarizes a joint acoustic study to estimate the biomass of a shoal of widow rockfish (Sebastes entomelas) in BC waters. In this example, the fishers posed the initial experimental hypothesis, provided the essential background information needed to plan the study, and were full participants in the conduct, analysis, and documentation. The second example describes the impact of a fisher critique of a stock assessment of silvergray rockfish (S. brevispinis). They argued that the observed trends in size and age could have been caused by the introduction of Individual Quota Management, because IVQ’s had led to subtle shifts in the spatial distribution of catches. In response to their criticism, a preliminary study was jointly conducted; the results of which partially supported their concern. These results are now being used to improve the sampling and assessment techniques. We suggest that it is a mistake to focus on fishers simply as data collectors or knowledge sources, thereby ignoring their skills in hypothesis formulation, research design, and interpretation. Phrases such as “incorporating fisher (local, or traditional) knowledge ” are not only incorrect but are pejorative in implying that fishers are limited in what they can contribute to the scientific process. We suggest that Participatory Research represents a more effective intuitive framework for incorporating their full expertise into fisheries research. In this paper, we have summarized the characteristics of two studies that facilitated the participation.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».