Understanding and Managing Social–Ecological Feedbacks in Spatially Structured Recreational Fisheries: The Overlooked Behavioral Dimension
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Abstract
Abstract Recreational fisheries are empirically tractable examples of social–ecological systems (SESs) that are characterized by complex interactions and feedbacks ranging from local to regional scales. The feedbacks among the three key compartments of the recreational fisheries SES—individual fish and populations, regionally mobile anglers, and regional and state-level fisheries managers—are strongly driven by behavior, but they are poorly understood. We review and identify factors, antecedents to behaviors, and behaviors most important to the outcomes of the coupled SES of recreational fisheries, which emerge from a range of social–ecological interactions. Using this information, we identify data gaps, suggest how to reduce uncertainty, and improve management advice for recreational fisheries focusing on open-access situations in inland fisheries. We argue that the seemingly micro-scale and local feedbacks between individual fish, fish populations, anglers, and managers lead to the emergence of important macro-scale patterns—some of which may be undesirable, such as regional overfishing. Hence, understanding the scale at which the behavior-mediated mechanisms and processes identified in this article operate is critical for managing for the sustainability of spatially structured recreational fisheries. We conclude our study by providing relevant research stimuli for the future. Las pesquerías recreativas son ejemplos de sistemas socio-ecológicos (SSE) maleables que se caracterizan por poseer interacciones complejas y procesos de retroalimentación que van desde la escala local a la regional. La retroalimentación entre los tres compartimentos principales de los SSE—peces como individuos y poblaciones, pescadores que se mueven en un región determinada y manejadores de pesquerías a nivel estatal—es gobernada por un componente conductual, sin embargo esto no ha sido bien estudiado. Aquí se revisan e identifican los factores, antecedentes del comportamiento y los propios comportamientos más relevantes con respecto al acoplamiento de los SSE en pesquerías recreativas; factores emergen a partir de distintas interacciones socio-ecológicas. Mediante esta información, se identifican huecos de información, se sugiere cómo reducir la incertidumbre y se mejora la asesoría para el manejo de pesquerías recreativas, particularmente en pesquerías continentales de acceso abierto. Se argumenta que la aparente microescala y retroalimentación local entre peces, poblaciones, pescadores y manejadores, dan como resultado importantes patrones de macroescala -algunos de los cuales son indeseables, como la sobrepesca. Por consiguiente, comprender la escala en la cual operan los mecanismos y procesos que controlan el comportamiento identificados en esta contribución, es un aspecto clave para el manejo de la sustentabilidad de las pesquerías recreativas que están espacialmente estructuradas. Se concluye el estudio presentando estímulos para la investigación futura que es relevante en este campo. La pêche récréative est un exemple de systèmes socio écologiques (SES) qu'il est possible d'exploiter, qui se caractérisent par des interactions et rétroactions complexes allant de l'échelle locale à l'échelle régionale. Les commentaires entre les trois compartiments clés des SES—des différents poissons et des populations, des pêcheurs régionalement mobiles, et des gestionnaires de pêcheries régionales et nationales—sont fortement influencés par les comportements, mais souvent mal compris. Nous passons en revue et identifions les facteurs, antécédents de comportements, et les comportements les plus importants pour les résultats des SES associés de la pêche récréative, émergeant à partir d'une gamme d'interactions socio écologiques. Partant de ces informations, nous identifions les lacunes dans les données, suggérons la façon de réduire l'incertitude, et d'améliorer les conseils de gestion pour la pêche récréative axée sur des situations d'accès libre à la pêche continentale. Nous soutenons que les évaluations apparemment à micro-échelle et locales entre les différents poissons, les populations de poissons, les pêcheurs et les gestionnaires conduisent à l'émergence d'importants modèles à macro-échelle—dont certains peuvent être indésirables, tels que la surpêche régionale. Par conséquent, la compréhension de l'échelle à laquelle les mécanismes et les processus activés par les comportements identifiés dans le présent document opèrent est essentielle pour la gestion de la durabilité de la pêche récréative spatialement structurée. Nous concluons notre étude en fournissant des stimuli de recherche pertinents pour l'avenir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".