Institutional and Ideational Features of Canadian-US Fishery Management Networks: Connectivity, Coherence, and Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
This article examines fishery management along and across the Canadian-US border through the comparison of collaborative transboundary networks in four regions: the Salish Sea, the Great Lakes, the Gulf of Maine, and the northern region including the Gulf of Alaska and the Hecate Strait. Transnational fishery management is an inter-organizational and multi-jurisdictional enterprise constituted by shared understandings of a suite of tasks and by communications among the participants. We use survey data to summarize the inter-organizational scale and participation in the networks, the centrality of different organization types, the factors that contribute to network formation, other ideational network traits like inter-organizational trust and risk perception, the activities that actors engage in to facilitate transboundary collaboration, and the influence of binational organizations. We show that the networks managing marine fisheries exhibit binodal organizational clustering along national boundaries, but the freshwater Great Lakes fishery has a more transnational multi-nodal network. These fishery binational management networks are brought together by regulatory dependencies and shared ideas about who should be involved, despite perceived risks between Canadian and US government agencies and a lack of trust in the political system to ensure fairness. When present, binational fishery commissions can facilitate collaboration by framing issues on an ecosystem scale and exercising their convening power.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».