以下是引用这篇文章的既定格式:
Munguia-Vega, A. A. Zepeda-Dominguez, M. F. Perez-Alarcon, I. G. Amador-Castro, S. Fulton, M. Walther, M. Rodriguez-Fuentes, C. M. Fumero-Andreu和J. Torre, 2022年。墨西哥两个小规模渔民社区内部和之间的社会生态网络和连接。生态与社会27(1):24。摘要
将获取共享自然资源的用户之间的联系的生态和社会层面统一起来,是实现可持续管理的必要步骤。然而,对比跨学科的连通性评估是一项具有挑战性的任务,很少有实证研究关注具有复杂生活史的鱼类物种的种群动态。我们采用了一种融合公民科学、种群遗传学、海洋学建模和访谈的协作方法,以收集个体鱼、渔场和渔民的经验连接数据。我们将数据整合到一个多层次的社会生态网络框架中,描述了两个小规模渔民社区(Bahia Kino和Puerto Libertad, Sonora, Mexico)之间的相互作用,目标是豹石斑鱼(Mycteroperca酒渣鼻).我们确定了两种类型的社会-生态联系,包括个体渔民对特定渔场的使用和个体渔民对个体鱼的捕捞。尽管两个群落的捕鱼区没有重叠,但相距约150公里的两个群落之间的生态联系是一致的和互惠的,每个群落的渔场分别在幼虫或幼/成虫阶段成为另一个群落的鱼的来源。结果,来自两个社区的渔民经常捕获二级亲属的鱼。相比之下,渔民之间的社会联系的概率根据联系的类型发生了显著的变化,在领导和亲属关系中,尽管存在一些沟通,但这种联系的概率相当低。我们的研究强调了当地的行动(例如,从海洋保护区或过度捕捞)是如何影响邻近社区和当地一样多的。在整个鱼类生命周期中支持鱼类种群的关键生态过程的地理规模和强度似乎大于渔民之间的社会联系。渔民和管理者可以从更广阔的区域视角中受益,这将加强社区之间关于共同目标和活动的联系。考虑到每个生态和社会组成部分的不同属性和确定的方法挑战,我们研究了一些关于连接限制的见解。我们还讨论了如何改进两个社区之间的协作管理。介绍
考虑到人类对水环境的巨大影响,保护海洋生态系统提供的多种服务是现代文明的主要挑战之一(Pauly和Zeller, 2016年,粮农组织2020年)。人们提出了多种跨学科框架,将管理策略与环境问题的社会和生态背景相匹配,以维持生态系统的结构和功能。其中一些框架包括基于生态系统的管理(Pikitch等人,2004年)、社会生态系统(Ostrom 2009年)、社会生态对齐或匹配(Cumming等人,2006年)、协作治理(Bodin 2017年)等。这些框架的共同之处在于需要了解生态和社会要素内部和之间的联系,以改善管理成果。然而,比较跨学科连通性的经验估计并不容易(Turnbull等人,2018年)。其中一些困难包括自然和社会系统的复杂性、需要跨学科研究工具来评估和比较连通性,以及匹配空间和时间测量尺度的障碍。
概念化社会-生态联系的一种有前途的方法是在网络框架中表示它们(Janssen等人,2006年,Bodin等人,2019年,Sayles等人,2019年)。网络可以用来显示人们如何与一个共同的生态资源互动作为一个链接,如渔业(Bodin和Crona 2009)。在这种方法中,网络由代表社会或生态成分的节点和代表其连接的链接组成(Janssen et al. 2006)。社会和生态系统可以被象征为多层网络中独立但相互关联的网络层(Barnes等人,2019年,Bodin等人,2019年)。网络具有灵活的优势,可以表示不同的数据,例如,包括群体或组织内部和之间的关系(Borgatti et al. 2009),或受洋流驱动的站点之间的鱼卵进出口(Treml et al. 2008)。除了明确说明空间环境中连接的存在、强度和方向外,网络还可以揭示组件之间的相互依赖和反馈循环,并可用于识别在网络结构中发挥关键作用的节点(Turnbull等人,2018年,Sayles等人,2019年)。
当社会行为者之间的关系与生态网络中的链接配对时,社会-生态对齐或匹配就完成了(Bodin 2017)。社会-生态的一致性通常与一个或多个可持续性指标相关,有助于成功的环境属性通常被确定(Epstein等人,2015年)。用最简单的形式来说,社会-生态适应问题可以用两组行为体(例如,两个相邻的小型渔业当地社区)来举例说明,每组行为体都利用一个生态组成部分(例如,一个特定的鱼类物种),其种群在基础生物物理系统(例如,洋流)特征的驱动下,在它们之间表现出强烈的相互依赖性。如果共享生态组成部分的行为体相互沟通,就可以促进可持续管理的协调与合作,并提高资源的健康和可持续性(Bodin 2017年)。这种类型的封闭网络结构可以增加信任、学习、信息共享,并有助于建立规则(Bodin et al. 2016)。相比之下,尽管存在着生态联系,但缺乏社会联系则降低了有效解决环境问题的能力,并降低了实现社会经济和生态长期目标的可能性(例如,避免过度捕捞和因资源枯竭而导致的相关收入损失)。当生态过程的规模与治理结构的规模不匹配时,也可能出现不匹配(Cumming et al. 2006, Cumming and Dobbs 2020)。最近,促进直接用户、政府和其他利益攸关方参与决策过程的小规模渔业适应性共同管理日益普及(d 'Armengol等人,2018年)。然而,关于有效治理原则的讨论一直在继续,并被认为是克服渔业过度开采的根本原因的关键部分(昆汀·格罗夫顿等人,2007年,亨利和迪茨,2011年,希尔本等人,2020年)。
在墨西哥加利福尼亚湾(GC)的米德里夫岛地区(MIR),以海鱼为目标的小规模渔业是评估衡量复杂生态和社会系统之间联系的挑战的理想系统。大多数同时表征与渔业相关的生态和社会联系的研究通常关注渔民目标的多个物种之间的营养关系(Yletyinen等人,2018年,Barnes等人,2019年,Kluger等人,2019年),或渔船如何与多个渔业相互作用(Fuller等人,2017年)。然而,这些物种中任何单一物种之间的生态联系也很重要(Treml等人,2015年),但难以从经验上观察,由于其隐藏的性质,通常被忽视。鱼类种群通过不同生活史阶段的运动相互联系,包括幼虫、幼鱼和成鱼(Munguia-Vega et al. 2018)。这种类型的生态连通性对种群的招募和数量有人口效应,它的维持通过塑造种群的元种群结构和恢复力对当地种群的生存能力至关重要(Jones et al. 2009)。对于许多海洋鱼类和无脊椎动物物种来说,海洋洋流调节了幼虫在不同地点之间的扩散模式,通常在更大的空间尺度上,而不是幼鱼和成鱼在其活动范围内的移动、个体发生的栖息地转移或产卵迁移(Green等人,2015年,Munguia-Vega等人,2018年)。表现出空间复杂性的渔业,分离的种群通过幼虫和成虫的分散联系在一起,这对传统渔业管理提出了严重挑战,传统渔业管理通过捕捞死亡率来控制单一的、空间同质的种群(Wilson 2006, Berger et al. 2017)。具体来说,捕鱼可能会将一个种群推过一个阈值,超过这个阈值,成功的繁殖就会受到威胁,而忽视鱼类种群之间的联系可能会导致破坏人口结构联系、过度开发,以及整个系统丧失弹性(Wilson 2006, Berger et al. 2017)。
渔民之间的联系和互动取决于不同类型的社会关系,包括亲属关系、沟通、信任、互惠、领导、渔民在同一渔场的共同出现等(Bodin和Crona 2009)。确定社会联系为社区内部和社区之间以支持或阻碍保护和管理努力的方式交换信息(例如,亲属关系、关键参与者或领导人)提供了渠道(例如,良好的捕鱼区域、许可证、补贴、新技术、渔业法规、种群状况)(Zetina-Rejón等,2020年)。利益相关者的关系塑造了社会网络的结构,这可以影响治理动态(Hartley 2010)。这个词”小规模渔业”通常主要是由其技术特征(即,齿轮的类型和船的长度)和渔业法规往往只关注的行动”钓鱼”(即,规范捕鱼途径或捕鱼方法),将社会文化和商业维度放在一边(Smith和Basurto, 2019年,Basurto等人,2020年)。MIR渔业实际上是开放获取的(Cinti et al. 2014),尽管所有渔民都应在许可下作业,但执法有限,特别是在现有保护区以外。与世界上大多数小规模渔业一样,MIR渔业通常通过合作或非合作结构下的非正式安排进行自治,这转化为合作与赞助人-客户安排(Lindkvist等人,2017年)。为了获得捕鱼权,渔民要么为赞助人工作,要么作为合作社的一部分,两者通常都通过中介将其捕捞物商业化(Cinti等人,2014年,Basurto等人,2020年)。虽然当渔民生活在出售和商业化其捕捞物的交易成本较高的社区时,他们最有动力加入合作社,但治理安排似乎取决于他们的社会生态适应能力和对变化的适应潜力(Basurto等人,2013a)。
我们的研究集中在以豹石斑鱼为目标的渔民(Mycteroperca酒渣鼻).该物种表现出复杂的生活史,包括产卵聚集,一个~28天的远洋幼虫期,之后幼体旅行到海藻成年后迁移到岩礁上(Munguia-Vega et al. 2014)。豹石斑鱼是GC中小型和休闲渔业最严重的目标石斑鱼(Sala et al. 2003, Erisman et al. 2010),其数量地位被认为正在减少(Erisman和Craig 2018)。1999年至2007年期间,GC地区豹石斑鱼年平均登陆量为147吨(Erisman et al. 2010)。该物种是通过手绳或鱼叉在水面供气的支持下(水烟潜水;Moreno-Báez et al. 2012)。这种小规模的渔业是从小型小艇(7米长)上进行的,在当地被称为”穿,”由舷外马达驱动由两到三名渔民操作。豹石斑鱼是鳍鱼渔业的一部分,通过商业许可进行管理,包括在墨西哥开采的200多种鱼种,没有关于装备、捕捞或大小限制的具体规定。禁捕区(完全受保护的海洋保护区、鱼类保护区等)是和平区为豹石斑鱼和其他鳍鱼物种实施的主要空间管理工具(Rife等人,2013年)。目前正在努力扩大GC新的海洋保护区网络的建立(Alvarez-Romero等人,2018年,Morzaria-Luna等人,2020年)。
评估环境问题中社会和生态成分之间的契合度的第一步通常是先描述生态系统的属性,然后将这些属性与治理机构的属性进行比较(Epstein等,2015年)。为此,为了促进利益相关者的参与和共同管理,本研究旨在使用多级社会生态网络作为框架,概念化和分析两个相邻的针对同一鱼类的小规模渔民社区之间的生态和社会连通性。我们感兴趣的是估计每个群体目标的豹石斑鱼种群之间的相互联系水平,以及测量渔民之间存在的社会联系水平。我们的具体目标是(1)估计每个社区捕获的鱼类和渔场的重叠程度,(2)测量每个社区渔场内和渔场之间捕获的鱼类中幼体和成体扩散的存在和强度,(3)量化每个社区内和渔场之间的渔民的社会联系的存在和水平。我们确定了这些促进或抑制连通性的生态和社会系统的一些特征,并讨论了生态系统特定的生物物理特征如何约束协作安排的理想设计方式。我们的主要假设是,如果两个群落之间存在强大的生态联系,那么改善(如海洋保护区)或减少(如过度捕捞)共享鱼类存量的管理决策将对邻近的群落产生影响,因此改善两个群落之间的沟通和共同管理可以帮助实现渔业的可持续管理。
方法
研究区域
北部GC,包括MIR,有45个岛屿和小岛,是全球公认的海洋生物多样性热点地区(Alvarez-Romero et al. 2013)。北部GC地区对17个小规模渔民社区至关重要,3500名>渔民使用> 1600 pangas捕鱼,将近80种鱼类和无脊椎动物作为目标(Munguia-Vega等,2015年)。我们的研究集中在波多黎各自由岛(PL)和巴伊亚基诺(BK),这两个社区位于GC东岸的索ora州(图1)。PL是一个约2800居民的孤立社区。小规模捕鱼是约200名当地渔民的主要经济活动,他们拥有119条pangas,主要捕捞洄游物种,如鲨鱼、黄花鱼、山蛇鱼和黄尾鱼等,以及包括石斑鱼和鲷鱼在内的沿海物种(Espinosa-Romero et al. 2014)。BK(约6000居民)是一个更大、经济更多样化的社区,根据2013年开展的空间渔业规划项目(Fernandez-Rivera Melo et al. 2018),至少有460名当地渔民和365名pangas。考虑到渔民和panga的数量之间的比例(Johnson et al. 2017),以及每个panga有两到三个渔民,BK和PL的渔民数量可能是报道的两倍或三倍。BK离州首府最近,比PL有更好的基础设施,包括状况更好的主要道路,提供更多的市场可能性,钓鱼设备,齿轮和供应商店等。BK也是一个重要的旅游目的地(例如,2019年春假期间,有2.5万名游客)。
MIR这一区域的正式捕鱼可以追溯到1935年,逐渐增加,直到20世纪80 / 90年代,捕鱼活动变得越来越密集和广泛(Frawley等人,2019a)。然而,多年来,社区中出现了其他经济活动,包括贸易、家庭手工业、手工业、旅游业,甚至畜牧业和家庭花园(Moreno et al. 2005)。每个社区在春夏两季都会使用不同的渔具捕捞豹石斑鱼。在BK豹石斑鱼是用鱼叉和水烟潜水捕捉的,而在PL是用手钓的。就经济价值而言,豹石斑鱼和其他鱼类(黄花鱼、山鱼、海湾康尼鱼)是PL最重要的物种。在BK,尽管该物种不是最重要的经济价值,但在24种被认为对其经济价值或捕捞量重要的物种中发现了它(Fernandez-Rivera Melo et al. 2018)。
鱼抽样
为了获取渔区的使用情况以及每个社区捕获的鱼类之间的生态连接水平的信息,2016年6月,我们建立了一个公民科学项目,由来自两个以豹石斑鱼为目标的社区的5名渔民组成。采样的重点是获取有关渔场的信息,鱼的组织样本,用于亲属关系的遗传分析,以估计生态连性,以及鱼的大小,以近似其年龄,并区分亲子关系和全兄弟姐妹关系。为渔民提供了一个采样套件,其中包括一个全球定位系统(GPS),以记录每条捕获的鱼的采样位置,一个尺,以测量每个生物的总长度,1.5毫升预先标记的螺旋盖小瓶,乙醇,解剖剪刀收集鳍夹作为DNA来源,和一个防水格式的纸,以记录相应的信息。费舍尔在研究结束时保留了采样包的内容,作为参与研究的激励。
为了估计渔区的地理范围和渔区之间的重叠,我们建立了一个地理信息系统(GIS)。我们使用了从每个渔民那里收集到的每只斑豹的采样位置的GPS坐标。我们根据之前描述的和平号豹石斑鱼捕鱼区划分(Munguia-Vega et al. 2014;图1).渔区由100米等深线界定,大部分小规模捕鱼都在其中进行,同时还包括自然地理特征(岛屿)和现有的海洋保护区。
生态数据
为了获得豹石斑鱼生态连通性的经验估计,我们对每个群落的渔民收集的组织样本进行了遗传分析。我们使用DNeasy血液和组织试剂盒(QIAGEN)或盐渍法(Aljanabi and Martinez 1997)从鳍夹中提取基因组DNA。我们对每个样本上的13个微卫星位点进行了基因分型,其中5个位点(Mros03,Mros05,Mros07,Mros11,Mros12)之前描述过(Jackson et al. 2014)。我们还分析了Jackson等人(2014)描述的基因组测序过程中分离出的8个新标记,这些标记使用上述引用的相同PCR条件和方法进行基因分型(附录1,表A1.1),包括位点Mros17,Mros18,Mros22,Mros25,Mros26,Mros27,Mros29,和Mros32.我们使用GENEPOP 4.2估计了每个位点和群体组合的Hardy-Weinberg平衡(HWE)和连锁不平衡(LD)的偏差,使用10000个去记忆步骤,1000个批次和10000次迭代(Raymond和Rousset 1995)。
根据收集到的关于鱼的总长度的数据,我们将个体按年龄分类,根据之前对豹石斑鱼年龄长度关系的研究(Diaz-Uribe et al. 2001)获得的区间进行遗传亲缘关系分析。我们根据个体的年龄将其分为两组:(1)候选父母(年龄较大的个体,总体长在52 - 90 cm之间,对应于> 7 - 12岁以上);(2)候选后代(总长度20 ~ 43 cm,对应> 1 < 5岁的较年轻个体)。这两组之间的年龄差距相当于生殖成熟的时间,估计为两年(Diaz-Uribe et al. 2001)。
我们利用遗传数据来估计生态连通性的两个指标。首先,我们使用COLONY软件(Jones and Wang 2010)测量了亲缘关系,确定个体鱼对的一级亲属(例如,父母-后代,全兄弟姐妹)或二级亲属(祖父母-孙子,同父异母兄弟姐妹,伯父:叔叔,阿姨,侄子,侄女)的概率≥99.0% (Jones and Wang 2010)。我们假设一个二倍体和雌异异株物种的一夫多妻交配系统,一个微卫星位点的突变率为0.0005,并进行了四次长序列来估计可能性。其次,我们使用在GENECLASS2中实现的贝叶斯分配方法(Rannala和Mountain 1997)在11个渔区中检测了来自两个社区的第一代移民(Piry et al. 2004)。对于每条鱼,我们使用蒙特卡洛重采样并模拟10,000条鱼,评估了似然比L-home/L-max。那些属于被抽样人群的概率≤0.01的个体被确定为移民。我们构建了一个渔区之间的非对称矩阵,代表了推测的迁移事件的存在和频率。
我们估算了生态连通性的第三个指标,即海流驱动的斑斑鱼幼虫连通性。我们使用之前一项研究的原始结果来估计一个代表幼虫在MIR中确定的相关渔区间扩散概率的定向幼虫连通性网络(Munguia-Vega et al. 2014)。扩散是在三维HAMSOM海洋模型的基础上估算的,该模型模拟了产卵季节(5月和6月)浮游幼虫持续28天期间的洋流,该模型的准确性此前已通过遗传数据进行了验证(Munguia-Vega et al. 2014)。
社交数据
为了确定以豹石斑鱼为目标的BK和PL渔民之间的社会连接的存在和水平,我们使用了基于现实方法的非概率抽样(Zepeda-Dominguez等人,2017年)。现实的方法包括结构化的访谈,包括开放和封闭的问题,适用于83名渔民(49名来自BK和34名来自PL),这些渔民以豹石斑鱼为目标,代表每个地方的所有不同利益群体(合作社、许可证持有人和自由渔民)(Zepeda-Dominguez等人,2015年)。根据针对每个社区所有物种的渔民人数的最新估计,访问的渔民人数占10.6% (BK)和17% (PL)。这项调查试图查明和平区主要的豹石斑鱼渔民以及两个社区内部和之间现有的社会关系。我们确定了5个衡量社会连接的兴趣变量,特别是沟通、信任、互惠、领导力和亲属关系(Bodin和Crona 2009)。沟通是指渔民之间存在的任何信息交换。我们认为信任是基于对他人行为意图的积极预期而接受脆弱性的意愿(Ostrom and Walker 2003)。互惠被理解为依赖于他人行为背后的感知意图的条件行为(Cox 2004)。领导力被定义为一个行为者对其他渔民的决定施加影响的能力。这些变量在数值尺度上从差到优(1为差,5为优; see Appendix 2, Table A2.1 for details). The fishers identified in this interview were then used in a second interview to identify kinship among fishers (first- and second-degree relatives, as defined above). For the design, validation, and application, regular protocols for social research were observed: every fisher was informed about the project, including the goals, the methodology, the anonymity of the data, and the policy of not sharing any information for purposes different from those consented. We also provided channels to express any concern or refusal to include their information and a way to contact a technical person responsible for the project (Fontana and Frey 2005). With the data obtained for the five variables describing social interactions, we generated five adjacency matrices (kinship, communication, trust, reciprocity, and leadership). Matrices represented binary data for the presence or absence of a social relationship between two fishers.
对比生态网络和社会网络
网络分析使用图论来研究节点的拓扑和功能关系(Newman 2003),在我们的研究中,节点由鱼、渔场和渔民表示,作为理解社会生态系统动态的工具(Sayles等,2019)。社会网络分析已成功用于自然资源管理系统的结构表征(Prell等人,2008年)。随着时间的推移,两个拥有共同社会关系的演员会相互影响,倾向于增加两人之间的相似性。此外,如果这种联系是深厚的或多重的(他们是朋友、同事、近亲),相似的概率会增加(Prell 2012)。在渔业管理的背景下,社会网络分析已被用于将结构属性与管理特征及其绩效联系起来(Bodin和Crona 2008, Hartley 2010)。
使用GEPHI软件的图形网络方法对描述三种生态关系和五种社会关系的矩阵进行分析和可视化(Bastian et al. 2009)。在生态网络中,亲缘关系网络的节点用所分析的个体鱼来表示,而在鱼类洄游和幼虫扩散概率方面,节点用每个群落使用的渔区和它们之间生态连接的有无和强度定义的链接来表示。在社交网络中,节点代表由五种类型的社会关系连接起来的个体渔民。为了分析每个节点在网络结构中的作用,我们使用特征中心性指数来衡量每个节点的重要性,作为其位置相关性(Wasserman and Faust 1994)。特征中心性是一个节点对网络影响的度量。在计算时,给网络中的所有节点分配相对分数;如果一个节点连接到连接程度高的节点,它将获得高分,反之,如果它连接到连接程度低的节点,它将获得低分。这意味着,自有向量的中心性与与之相连的节点的中心性之和成正比(Bonacich和Lloyd 2001)。
为了比较每个生态和社会网络中两个渔业群落内部和之间的连通性水平,我们估计了三个生态和五个社会网络的密度。对于每个网络,我们将密度定义为观察到的链接数除以可能的最大链接数(Janssen et al. 2006),同时忽略矩阵的对角线。密度表示两个随机节点之间存在任何给定联系的概率(Hanneman和Riddle 2005)。如果所有节点之间存在所有可能的链接,则网络的最大密度为1,如果没有链接,则网络的最小密度为0。密度的估计可用于比较不同网络之间的内聚性或饱和度水平,并与网络的弹性水平等一些功能属性相关(Janssen et al. 2006)。所有的网络都被视为有向网络。在每个网络中,我们在四个子网络中计算密度,将链接作为一个二进制变量(即存在或不存在),以分解在两个社区内找到链接的概率(1)标记的子网络汉堡王包括仅属于Bahia Kino的节点之间的链接;(2)子网标记PL包括仅从自由港出发的节点之间的连接;(3)网络标签所有包括所有节点和链接;和(4)标记的子网络BK-PL排除每个社区内的链接,只考虑来自不同社区的两个节点之间的潜在联系。我们通过使用自举和子网络计算估计密度的抽样方差来评估网络和子网络观测密度的统计差异”比较密度”函数在UCINET 6.718 (Borgatti et al. 2002)。该方法类似于估计差值的标准误差的经典配对样本t检验。我们在10,000个随机子样本中生成密度测量的抽样分布,以说明网络数据的相互依赖性。
结果
钓鱼模式
我们的公民科学项目有10名渔民,使我们能够从776只豹石斑鱼个体中收集组织样本、总长度和地理坐标。BK的8个渔区和PL的3个渔区被确定,每个社区使用的渔区没有显示出任何重叠(图1)。来自BK的渔民使用米德里夫岛地区(MIR)的所有岛屿,一些个体渔民从他们的社区到他们的渔场旅行了200公里。PL的渔民只在社区附近和50公里半径内的地点捕鱼。在这两个社区中,渔民与同社区的其他渔民共享一到三个渔区。
每个渔业社区的目标鱼来自不同的群体,大小差别很大。来自BK的渔民捕获的鱼明显小于来自PL的渔民捕获的鱼(平均长度45.06 cm, N = 379)(平均长度64.20 cm, N = 397,图2)。这些鱼的大小对应于BK的鱼的平均年龄为5岁,PL的鱼的平均年龄为9岁。
生态网络
鱼的亲缘关系
我们对282条通过严格质量控制的鱼类(附录3-6)进行了第一个生态连性测量,其中138条鱼来自BK, 144条鱼来自PL。我们发现基因型鱼之间有355个一级和二级亲缘关系,其中111条(31.26%)来自PL渔场捕获的鱼类,79条(22.25%)来自BK渔场捕获的鱼类,大多数(165条)来自BK渔场捕获的鱼类。46.47%)是在两个不同群落的捕鱼区捕获的鱼对之间(表1,图3a)。在所有关系中,一级亲缘关系仅为4.78%(17)。所有一级亲缘关系均出现在PL渔区内,包括3对亲子关系和14对全兄弟姐妹关系。根据特征向量中心性分析,遗传关系网络中的大多数重要节点都是来自PL的鱼(图3)。在群落内部和之间的子网络中,观察到两个随机鱼(即密度)之间的亲缘关系的概率很小(< 1%),且在相同的数量级内。尽管BK内的密度略低(0.41%),但我们没有观察到与PL(0.53%)相比有任何显著差异,也没有观察到包括所有鱼类的网络(0.44%)或两个群落之间的比较(0.41%;图4,所有P值> 0.058,附录7,表A7.1)。
鱼的移民
基于第一代洄游鱼类的识别,我们对生态连通性的第二个测量结果显示,282条鱼类中有60条是洄游鱼类(21.27%),其基因型更有可能来自于与捕获地不同的渔区(图5a,表1)。在向南的方向观察到很强的联系,表明个体从PL的中央渔区向MIR的BK渔区迁移。60只移植物分布在29个环节,其中11只(37.93%)位于BK渔区之间,3只(10.34%)位于PL渔区与散装鱼(15只,51.72%)位于两个不同群落的渔区之间。我们观察到PL渔区的洄游动物亚网络密度最高(50%),显著高于BK渔区的密度(19.64%,P = 0.001),大于包括所有渔区的网络密度(26.36%,P = 0.001),也高于两个群落渔区之间的比较(31.25%,P = 0.025,图4,附录7,表A7.1)。
幼虫分散
基于豹石斑鱼幼体扩散的海洋学模型,我们对生态连通性的第三个测量(Munguia-Vega et al. 2014)显示,有50个幼体扩散链接,其中大多数(34,68%)位于BK渔场之间,其次是不同群落之间的13个链接(26%),显示从BK渔区向PL渔区的强大北连接(图5b,表1)。PL渔区之间仅观察到3个链接(6%)。BK渔区内的子网络密度为60.71%,PL内为50%,整体为45.45%,显著高于两个群落间的密度(27.08%,P值均≤0.031,表1、图4、附录7、表A7.1)。
社交网络
渔民的亲属关系
对83名渔民进行亲缘关系分析(49名来自BK, 34名来自PL),我们的第一个基于渔民之间亲缘关系的社会连接度量确定了83个连接,其中大多数(51,61.44%)来自PL渔民,相比而言,BK渔民之间有30个连接(36.14%),而两个社区之间只有2个连接(2.4%)(表1,图3b)。在所有观察到的关系中,26个(31.32%)是一级亲缘关系:13个在BK, 11个在PL,只有2个在两个群落之间。特征向量中心性分析表明,所有最重要的节点都是PL中的fisher(图3b)。渔民亲缘关系子网络的密度在PL内(4.54%)显著高于BK内(1.27%,P = 0.001),也高于整体网络(1.21%,P = 0.042),并且大于两个群落的链接之间的比较(0.06%,P = 0.015,图4,附录7,表A7.1)。
沟通、信任和互惠
我们的第二、第三和第四个渔民之间的社会连接度量(沟通、信任和互惠)显示了几乎相同的结果。与BK渔民相比,PL渔民的社会联系更为频繁,两个群落之间的社会联系数量显著(图6a,附录8,图A8.1)。我们总共确定了235个通信链接,其中97个(41.27%)位于PL渔民之间,130个(55.31%)位于不同社区的渔民之间,只有8个(3.40%)位于BK渔民之间。PL内用于通信的子网络密度一贯较高(8.64%),BK内较低数量级(图6a, 0.34%, P = 0.001,图4,附录7,表A7.1)。相比之下,整个群落密度和群落间比较呈中间值(3.45%和3.90%),与群落内观测值差异显著(P值均≤0.023)。这三个变量的社区之间的关系是对称的,因为经常观察到从BK渔民到PL渔民的交流、信任和互惠,反之亦然。这些网络包含了一些孤立的节点,这表明一些被采访的渔民与他人没有沟通、信任或互惠关系。
领导
我们对社会连通性(领导力)的第五个衡量指标显示,与PL相比,BK渔民的社会联系水平相似,但两个社区之间的社会联系频率要低得多(图6b)。在确定的253个领导关系中,127个(50.19%)属于BK渔民,94个(37.15%)属于PL渔民,只有32个(12.64%)属于两个社区的渔民。与BK (5.39%, P = 0.005)、整体网络(3.71%,P = 0.023)和两个社区之间的比较(0.96%,P = 0.001,图4,附录7,表A7.1)相比,PL内的领导力子网络密度(8.37%)显著高于前者。值得注意的是,社区之间的领导关系是存在的,但完全不对称。根据BK渔民的说法,15%被确定为领导者的个体来自PL,而其余的是BK渔民(图6b)。相比之下,PL的渔民不认可BK内部的任何领导者。
生态和社会网络的比较
比较在汉堡王
根据我们的统计分析,在BK渔场内发现生态联系的概率,幼虫(60.71%)显著高于鱼类洄游(19.64%,P = 0.001),鱼类洄游(0.41%,P = 0.001)显著高于鱼类亲缘关系(0.41%,P = 0.001)。在社交网络方面,我们发现发现领导关系(5.39%)的概率显著高于亲属关系(1.27%,P = 0.001),亲属关系(0.34%,P = 0.025,图4,附录7,表A7.2)的概率显著高于沟通关系(1.27%,P = 0.001)。
在PL比较
我们发现,对于幼虫和鱼类洄游者来说,在PL渔区内发现生态联系的概率是相同的(50%),两者都显著高于发现鱼类亲缘关系的概率(0.53%,P = 0.001)。在PL内发现渔民之间任何社会关系的概率对于任何被测试的社会测量(所有P值≥0.506,图4,附录7,表A7.2),包括渔民之间的亲属关系(4.54%),沟通(8.64%)和领导(8.37%),没有统计学差异。
BK和PL的比较
当考虑整个生态网络时,在分析所包括的任何渔区之间发现生态联系的概率(45.45%)与鱼类洄游(26.36%,P = 0.063)没有统计学差异,但这两者明显高于发现鱼类亲缘关系(0.44%,P = 0.001)。当我们排除每个群落内部的生态联系,只关注群落之间的潜在联系时,观察到的幼体(27.08%)和鱼类洄游者(31.25%)的概率也相似,它们比发现鱼类亲缘关系的可能性更大(0.41%,图4,附录7,表A7.2)。
在考虑所有渔民和所有链接的社会网络中,找到领导方面的社会联系(3.71%)或沟通方面的社会联系(3.45%,P = 0.334)的可能性相似,两者都比找到亲属关系(1.21%,P≤0.007)的可能性更高。然而,当我们排除了每个社区内部的社会联系,而只关注社区之间的潜在联系时,与领导(0.96%)或亲属关系(0.06%)相比,更有可能发现沟通联系(3.9%)。
生态网络和社会网络的对比
一个显示多层次社会生态网络的图表,包括所分析的所有生态和社会成分,并着重于两个群落之间的联系,突出了我们的研究系统中至少两种类型的社会生态链接(图7)。第一组(社会生态链接1)由渔民使用渔场来表示。虽然每个社区的渔民在使用渔区方面没有表现出任何重叠,但其渔区本身显示出基于幼虫扩散和鱼类洄游的多重生态联系。第二组社会-生态联系以渔民捕获的鱼为代表,表明来自不同群落的渔民捕获的任何两条豹石斑鱼之间都有亲属关系是很常见的。重要的是,一些社会关系,例如,渔民之间的亲属关系,在两个社区之间有时几乎是不存在的。在我们的两个生态变量(幼虫扩散和渔场之间的鱼类洄游)中,发现生态联系的可能性总是显著高于发现社会联系的可能性,无论是在两个渔民群体内部还是在两个渔民群体之间(图4,附录7,表A7.3)。尽管在找到生态联系和社会联系的概率之间存在差异,但在不同规模的网络之间进行比较在方法论上是一个挑战。
讨论
这项研究采用了一种融合公民科学、人口遗传学、海洋学建模和访谈的协作方法。我们展示了如何对海洋资源捕捞过程中多重生态和社会联系的经验估计进行估计和整合,以分析多重一级网络概念框架内的相互作用,这些网络可以组合成一个多层社会-生态网络。然而,我们测量明确的社会-生态联系的能力受到了从少数渔民那里获得生态数据的限制。此外,对规模差异巨大的生态网络和社会网络的性质进行统计比较是有问题的。下面,我们将讨论在比较生态和社会互联互通水平和所发现的挑战时所获得的一些见解。我们还研究了考虑到每个生态和社会组成部分的不同属性的连接约束所观察到的一些模式。最后,我们将讨论如何使用这些信息来提供改进协作管理的方法。
尽管我们展示了生态和社会层面内以及两个层面之间的详细联系,但一个完全连接的社会-生态多层网络通常同时考虑所有链接(Bodin 2017, Sayles等人2019)。在我们的研究中,参与公民科学项目的渔民数量被限制在每个社区的5名渔民。因此,收集到的关于明确的社会-生态联系的信息只代表了来自更大宇宙的10个个体渔民。根据经验来描述哪怕是数量不多的相关社会-生态联系的努力,也会随着渔民、鱼类和渔区的数量呈指数增长,即使对单个物种和两个群落来说,似乎也令人望而生畏。因此,需要开发新的方法,以便快速和大规模地描述多个鱼类种群之间的生态联系,例如通过环境DNA元条形码(Sigsgaard等人,2020;Valdivia-Carrillo等人。2021年)。此外,我们没有考虑来自其他邻近渔业社区(例如,Bahía de los Angeles和Puerto Peñasco)的豹石斑鱼的生态联系,这些社区显示从BK和PL渔场大量输入或输出幼虫(Munguia-Vega等人,2014年,Jackson等人,2015年)。这些观察强调了定义社会生态网络边界的问题,这改变了节点的数量和被研究网络的性质。
社区之间的社会-生态联系
科学文献认识到,关于社会-生态适合度的构成以及应该如何更好地衡量社会-生态适合度以及应该在何种尺度上更好地衡量,缺乏共识(Bodin等人,2019年)。与以往专注于目标物种和资源用户之间营养关系的渔业社会生态网络研究(Yletyinen等人,2018年,Barnes等人,2019年,Kluger等人,2019年)相比,我们的研究突出了单个鱼、渔民和渔场水平上具有复杂生活史的物种的源库元种群动态。然而,即使网络是调查不同类型数据的灵活工具,在进行定量分析以比较混合社会-生态网络中的连接方面仍然存在一个关键挑战(Janssen et al. 2006)。我们的方法尝试定量比较发现生态和社会联系的可能性,使用网络密度作为比较不同网络的常用度量。在我们的统计分析中,来自两个社区的渔场之间的生态联系比渔民之间的任何社会联系更可能存在。例如,在对来自两个群落的个体鱼和渔民之间的相同变量(亲属关系)进行直接比较时,渔民之间出现亲属关系的可能性比鱼类低一个数量级。因此,尽管两个群落之间并非完全没有社会联系,但与生态联系相比,它们之间的社会联系是薄弱的。这些结果表明,尽管豹石斑鱼在它们的生命周期中在渔场之间有显著的移动,但个体渔民在两个群落之间几乎没有移动。因此,在整个鱼类生命周期中支持鱼类种群的关键生态过程的地理规模和强度似乎大于资源使用者之间的社会联系。这表明,由于缺乏网络封闭性,开发相互关联生态资源的两个参与者缺乏强有力的合作,因此存在一定程度的治理挑战(Bodin et al. 2016)。 Resource users and managers could benefit from a broader, regional perspective that connects fishers from distinct communities toward shared goals and activities, e.g., monitoring of stock status and management actions. However, a key challenge in establishing mismatches between ecological and social networks is the resolution of what the nodes and links represent in the network. For example, in our study there was an order of magnitude difference between the number of fishing sites (11), fishers (83), and fish (282). The number of nodes in the network defines the number of potential links present, thus density in a network decreases exponentially with increasing network size. This bias could also contribute to the fact that probabilities of finding ecological links among fishing sites were an order of magnitude larger than the probability of finding any social ties. Alternative analytical methods to compare social-ecological networks include motif frequency counts (e.g., of closed network structures) and exponential random graph modeling (ERGM) to test against a null model assuming a uniform likelihood of finding links between nodes (Barnes et al. 2019, Sayles et al. 2019).
我们的研究表明,两个渔民群体之间存在很强的豹石斑鱼连接,即使他们在地理上相隔150公里,使用不同的渔具针对同一物种的不同群体,并使用完全不同的没有显示出任何空间重叠的捕鱼区。后一种情况可以解释为:在离家较近的地方存在有价值的渔区,针对不同的群体使用不同的渔具,以及就每个社区的传统渔区达成非正式协议。两个群落之间的生态联系在相同的数量级内,与各群落之间的联系相比,同样或更有可能存在。两个群落的渔区之间的生态联系的相关性随着鱼的生活史而变化,在源库元种群动态方面形成了一种相互的生态关系。基于幼虫扩散的生态网络显示,在研究区域的豹石斑鱼产卵季节,由于洋流的主要气旋环流,BK渔区是PL渔场幼虫的来源(Munguia-Vega et al. 2014)。相比之下,对洄游鱼类的分析表明,PL渔区的幼虫、幼鱼和成鱼也会洄游到BK渔场。因此,在一个群落的渔区内发生并直接影响鱼类种群的大小和繁殖潜力的管理决定可能对另一个群落的豹石斑鱼的可获得性产生强烈的人口统计学影响。例如,在BK渔区过度捕捞会减少幼虫的繁殖,从而对PL产生负面影响。相比之下,最近在PL渔场(DOF 2017)建立的海洋保护区可能会转化为移民个人的溢出效应,可以直接造福BK渔民。认识到当地鱼类种群在生态上是如何相互联系的,对于保持种群弹性和避免过度开发至关重要(Wilson 2006, Berger et al. 2017)。 In terms of resilience, the high density observed in the combined ecological network could suggest high resilience of the system (Janssen et al. 2006), for example, if any particular node disappears, e.g., a particular site is overfished.
与两个群落之间一贯存在的生态联系相比,我们的研究结果表明,在渔民之间找到社会联系的可能性随着社会联系类型的不同而显著变化。在我们的研究系统中,强大的生态联系并没有与强大的社会联系相呼应,来自两个社区的渔民目前没有稳定的信息流通渠道。社会关系的概率在沟通、信任和互惠方面相对较低,在领导方面明显较低,在亲属关系方面几乎不存在。观察到两个社区之间的沟通、信任和互惠的可能性与在每个社区内观察到的价值相比是中等的。领导和亲属关系明显不太可能发生在两个社区之间,而不是在两个社区内部。相比之下,2007年MIR进行的一项关于社会网络的研究发现,BK和PL之间存在很强的亲缘关系(Duberstein 2009),强调了社会联系是不断发展的,可能不是一成不变的。然而,也有可能是,我们只采访了每个社区10%到17%的渔民,从而遗漏了一些社会联系的记录。值得注意的是,在更大社区的渔民对更小社区的领导人的认可方面,领导关系有强烈的偏见,但反之则没有。在两个群体之间观察到的所有其他社会关系都是对称的。这种不对称可能与这样一个事实有关:来自较小社区(PL)的渔民更有可能前往BK,而不是相反,因为他们需要向BK的国家渔业和水产养殖委员会(CONAPESCA)的当地渔业办公室报告他们的渔获量。总体而言,来自较小社区的领导人似乎在弥合两个社区之间的沟通障碍方面发挥着关键作用。
即使每个群落关于豹石斑鱼的渔区没有重叠,它们对其他渔业也会重叠,包括针对太平洋sierra、太平洋天使鲨和滑齿犬的刺网,来自两个群落的渔民为了这些渔区会前往MIR的几个岛屿(Moreno-Báez等人,2012年)。根据Duberstein(2009),来自PL和BK的渔民聚集在56个渔区,特别是在使用刺网和潜水作为捕鱼技术的渔场。这表明,多物种的社会生态网络比这里展示的单一物种的社会生态网络要复杂得多,而且模式可能因渔具的不同而不同。然而,我们的方法原则上可以扩大规模,以整合多个物种、群落和渔业。小规模渔业中的社会-生态系统是复杂的,考虑到小规模渔民的目标是几十个不同的物种,要描述每个相互作用及其对环境的影响可能具有挑战性(Leslie et al. 2015)。这些不同的物种在生活史上也表现出很大的差异,包括繁殖的栖息地、繁殖期和浮游幼虫的存活时间、迁移行为的存在等,这转化为每个生活史组合中生态连通性的对比模式(Munguia-Vega et al. 2018)。因为豹石斑鱼也是休闲渔业的目标,小规模渔民的决定可能会影响该部门的努力、经济回报、成本、鱼类数量和招募(Leslie等人,2009年)。进一步的研究可以提供直接证据,将这里确定的社会生态网络结构与我们没有衡量的具体生态和管理成果联系起来,如鱼类数量、种群状况、合作社的存在等。
每个社区内的社会-生态联系
我们发现,连接发生的空间尺度、样本提取的人口规模和分析的空间分辨率(由网络中存在的节点数量定义)对社会和生态连接的各个方面都有很大的影响。例如,每个群落中渔民的亲缘关系分析结果与鱼类的相似,都表明在较小的群落中一级亲属的频率更高。这可能是由于一种普遍效应,即当种群规模较小时,亲属关系就会增加(Blouin 2003),这对来自PL的渔民和在其渔区捕获的鱼都是如此,相对而言,与较大的群落相比,渔区也要小得多。
生态联系的强度是渔区的地理尺度和豹石斑鱼个体移动的空间尺度之间相互作用的结果,首先是幼体,例如数百公里,然后是成体,例如几十公里(Munguia-Vega et al. 2018)。例如,在分布在和平河多个岛屿上的BK 8个渔区,以幼虫分散为基础的生态联系比包括幼鱼和成鱼分散在内的移徙者联系更容易发生。相比之下,在PL的三个相邻渔区中,幼虫和迁徙的联系都是相同的。BK更大渔区的观察与之前的一项研究一致,记录了与GC北部的其他社区相比,旅行距离可达200公里(Duberstein 2009, Moreno-Báez等,2012)。如果当地资源被过度开发,更大的社区内的激烈竞争可能会迫使渔民花更长的时间前往遥远的捕鱼区。
我们发现,所有被研究的不同类型的社会联系,包括亲属关系、沟通、信任、互惠和领导力,都有同样的可能性出现在较小的社区(PL)中,而在较大的社区(BK)中,发现不同的社会联系的可能性显著不同。这一观察结果与几项研究一致,这些研究表明群体内的合作程度和亲属关系水平之间存在正相关关系(Smith 2014, Enke 2018),这可以解释在PL内调查的所有类型的社会联系中都存在强劲的社会联系。相反,在更大的社区中,渔民中更可能发现领导联系而不是亲属关系,相对而言,更不可能发现沟通、信任、或互惠领带。事实上,我们采访的PL的渔民比例(17%)高于BK(10%),这也有助于发现PL更强的社会联系。领导水平的提高可以解释为,BK的民间社会组织在渔民能力建设方面投入了更长的时间,以加强个人和合作社的谈判和冲突解决技能。然而,BK的领导力并不能转化为同样水平的沟通或信任。一般来说,所有类型的社会关系都更可能出现在小社区的渔民中,而不是大社区的渔民。这也与小群体规模是成功治理的有力预测因素相一致(Ostrom 1990)。当地渔民(作为个人)和合作社成员之间的信任影响到捕捞模式和渔业可持续性。只要合作社和赞助人找到可靠的当地渔民合作,他们就没有必要招募外来者,否则就会增加捕捞压力和过度捕捞的风险,正如大量文献所述(Basurto等人,2020年)。
除了亲属关系和群体规模,在一个大的社区中,渔民之间较低的社会凝聚力水平可能受到其他人口过程的驱动,包括最近的移民。此前的一项研究表明,BK的高移民率与信任和互惠规范薄弱以及社会资本低有关,这导致渔民在发展关系和投资建设渔业合作社方面面临挑战(Basurto等人,2013a)。因此,它们的开放获取现状导致了过度收获(Basurto et al. 2013b)。同样,在较小的孤立社区中,高水平的信任可能与种族、社会和经济关系方面的同质性呈正相关(Ostrom和Walker 2003)。其他因素,包括获得信息和教育的机会较低,可能会在较小和孤立的社区中促进更强的当地规范和更低的可变性,而在更大、联系更紧密、获得教育和信息的机会较高的地区,预计会有更大的个性(McClanahan和Abunge 2018)。
协同管理的意义
在社会关系相对薄弱和有时不对称的情况下,发现两个小规模渔业社区之间有很强的相互生态联系,这突出了合作的重要性,以规划和执行共同商定的规章和捕捞做法,以确保可持续性。我们的数据表明,这两个群体的渔民在海上没有相互作用(至少对于豹石斑鱼渔业是这样),因此我们建议创建新的合作场所或加强现有的合作努力。
虽然每个社区的渔民都有一些改善治理、促进可持续做法和朝着共同愿景努力的环境,但两个社区的渔民进行合作的正式场所非常有限。两个社区都有代表合作社、许可证持有人和自由渔民的渔业和水产养殖管理社区委员会(Espinosa-Romero等人,2014年),该委员会没有管理权,但向政府提供了要求或建议变革的共同声音。然而,这两个委员会目前没有相互作用。在渔业限制(如规模限制、封闭、渔具管理等)的感知成本和效益方面,社区之间往往存在显著差异(McClanahan和Abunge, 2018年)。区域论坛可以通过确定和交流生态相互作用的性质和程度(幼虫招募、溢出效应和成虫迁移),使人们了解两个社区如何管理其资源,以最大限度地实现共同利益。共享规范、社会资本和对共同资源的共享治理,只有在社区成员之间创造相互依存、共享身份和利益的重复和扩展的互动中才能出现(McCay等人,2014年)。有文献表明,渔民参与当地渔业管理取决于他们所涉及的渔业准入战略。作为合作社的成员,渔民更有可能建立更值得信赖的关系,并参与有关渔业活动、利益的财务分配、工作条件等的决策论坛(Basurto等,2020年)。
个体之间发展的社会关系是其社会资本的一部分,它使网络成员能够获得不同类型的资源或利益,包括进入市场、增加收入和获取知识(Pedroza-Gutiérrez and Hernandez 2017)。这些关系得到了网络交换理论的支持,为拥有更强大和更大网络的渔民提供了更高的适应能力,与网络中的外围位置相比,他们更喜欢那些中心位置(González-Mon et al. 2019)。面对加利福尼亚湾和其他地方日益增加的环境变化,来自不同社区的渔民之间的社会互动非常重要(弗劳利等人,2019b)。小规模渔民的行为及其时空运动响应目标渔业的变化(Sievanen 2014, González-Mon等,2021)。知识在渔民对气候变化的一些最常见的反应中起着关键作用,包括移动捕鱼地点、多样化渔业或职业,或切换设备类型(Sievanen 2014年)。
其他已经促进了社区之间一些合作的举措还包括(1)水下监测小组,由接受过水肺潜水训练的渔民组成,以帮助评估海洋保护区(Fulton等,2019年);(2)性别平等项目,让来自墨西哥几个渔业社区(包括PL和BK)的男女接受促进性别公平和平等的培训;(3)蛤类渔业改善计划(https://fisheryprogress.org/fip-profile/mexico-puerto-libertad-clams-hookah),一些来自BK和PL的渔民与渔业部门的政府机构一起参加。
2017年11月,这项研究的结果分别提交给了来自BK和PL的渔民。两个社区都很接受,并表达了与另一个社区的渔民加强沟通合作的重要性。在他们对社会-生态联系的理解方面,关于他们在特定渔场捕获的一条鱼是来自同一或邻近社区的渔民捕获的另一条鱼的近亲的信息最能引起他们的共鸣。这种意想不到的反应与渔民和有形生态元素之间存在的替代关系价值相一致,而不是理论或概念上的概括(Chan et al. 2016)。他们都有兴趣就豹纹石斑鱼和他们共有的其他渔业达成协议(例如,定价、大小限制、捕捞努力)。交流是促进学习、理解和知识转移的良好工具(Gardner等人,2017年,Thompson等人,2017年)。然而,在一个特定的区域内,它们可以成为创造团结、共情和改变相邻社区之间生态相互依存的心理模式的有效工具。共享一种资源但不熟悉邻近社区如何生活和工作的渔民在做出影响渔业的决定时,不太可能考虑到这些社区。认识到一些生态交互作用可以显著促进对生态系统的理解和管理,因此更集中地管理这些交互作用,特别是对关键功能类群,如豹石斑鱼,可以帮助资源使用者计划对当地问题的当地适应(McClanahan et al. 2009)。其他成功的共同管理的例子也存在于该地区,那里的底栖生物资源特许制度促进了邻近社区的合作社密切合作(McCay et al. 2014)。
在渔业管理方面,就像在其他公共财产资源方面一样,已经从两个部门(渔民和政府)之间的协议转变为涉及渔业资源使用的多个部门之间的共同管理协议(Gibbs 2008年,Ponce-Diaz等人,2009年)。在许多情况下,渔业管理从等级制度转变为网络结构。不是政府机构是唯一规定规则的机构,不同的机构相互沟通以达成协议来规范活动(Pomeroy 2003年)。因此,目前全球渔业系统的趋势是向网状结构发展。在我们的研究中,中心行为者被确定为来自PL的渔民,他们比其他人拥有更多的社会关系,并且很适合执行促进区域集体行动的领导。包括来自PL和BK以外的其他渔业社区的渔民在内的区域委员会也可以帮助在生态联系存在的规模上为资源用户创造对话空间。
致谢
贝内特和杰基·多伦斯的慷慨支持使研究成为可能。Biodiversidad A.C.获得了来自David和Lucile Packard基金会、Marisla基金会、Sandler支持家庭基金会和Walton家庭基金会的资助。自然保护协会从Fundación Televisa获得了该项目的资金。我们感谢参与公民科学计划并帮助我们在实地收集样本和数据的渔民,感谢David Paz-García和Eric Ramírez-Saucedo在DNA提取和微卫星基因分型过程中的支持,感谢Mario Vergara-Rodarte的对话,他们的对话改善了该项目。AMV和JAZD作为communidad y Biodiversidad A.C.的这个项目的顾问。我们也感谢三位匿名审稿人和主题编辑的贡献,他们帮助改进了稿件。
数据可用性
支持本研究结果的数据可作为补充材料。
文献引用
Aljanabi, s.m.和I.马丁内斯,1997。基于pcr技术的高质量基因组DNA的普遍和快速盐提取。核酸研究:4692-4693。https://doi.org/10.1093/nar/25.22.4692
阿尔瓦雷斯-罗梅罗,J. G., A.蒙圭亚-维加,M.贝格,M. M.曼查-西斯内罗斯,A. N. Suárez-Castillo, G. G.格尼,R. L.普雷斯,L. R.戈伯,H. N. Morzaria-Luna, H.雷耶斯-博尼拉,V. M.亚当斯,M.科尔布,E. M.格雷厄姆,J.范德瓦尔,A. H. a。卡斯蒂洛-洛佩兹,G. D.佩塔坦-拉米雷斯,M.莫雷诺-贝兹,C. R.戈迪内斯-雷耶斯和J.托瑞。2018。面对全球变暖,设计连接的海洋保护区。全球变化生物学24:e671-e691。https://doi.org/10.1111/gcb.13989
Alvarez-Romero, J. G, R. L. Pressey, N. C. Ban, J. Torre-Cosio,和O. Aburto-Oropeza。2013.实践中的海洋保护规划:加利福尼亚湾的经验教训。水生保护:海洋和淡水生态系统23:483-505。https://doi.org/10.1002/aqc.2334
巴恩斯,M. L, O.博丹,T. R.麦克拉纳汉,J. N.基廷格,A. S.霍伊,O. G.高埃,和N. A. J.格雷厄姆。2019。珊瑚礁的社会-生态协调与生态条件。自然通讯10:2039。https://doi.org/10.1038/s41467-019-09994-1
巴斯蒂安,M. S.海曼,M. Jacomy. 2009。Gephi:一个用于探索和操作网络的开源软件。第三届国际ICWSM会议论文集:361-362。
巴苏托,X., A.班尼特,A.哈德逊·韦弗,S.罗德里格斯-范·戴克,J.-S。Aceves-Bueno。2013 a。全球化时代小型渔业自治的合作与非合作策略:对保护的启示。生态与社会18(4):38。https://doi.org/10.5751/ES-05673-180438
巴苏托,X., A.班尼特,E.林德克维斯特和M.施鲁特,2020年。在收获之外管理公地:来自渔业的经验例证。《公共科学图书馆•综合》15:e0231575。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0231575
巴苏尔托,X., S. Gelcich和E. Ostrom. 2013b。作为底栖小型渔业知识分类系统的社会-生态系统框架。全球环境变化23:1366-1380。https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2013.08.001
Berger, a.m., d.r. Goethel, P. D. Lynch, T. Quinn, S. Mormede, J. McKenzie和A. Dunn, 2017。空间奇异:空间整合的使命。加拿大渔业和水产科学杂志74:1698-1716。https://doi.org/10.1139/cjfas-2017-0150
Blouin对养m . 2003。基于dna的自然居群谱系重建和亲缘关系分析方法。生态学与进化趋势:503-511。https://doi.org/10.1016/s0169 - 5347 (03) 00225 - 8
博丹,O。2017.协同环境治理:实现社会生态系统的集体行动。科学》357 (6352):eaan1114。https://doi.org/10.1126/science.aan1114
博丹,O。,S. M. Alexander, J. Baggio, M. L. Barnes, R. Berardo, G. S. Cumming, L. E. Dee, A. P. Fischer, M. Fischer, M. Mancilla Garcia, A. M. Guerrero, J. Hileman, K. Ingold, P. Matous, T. H. Morrison, D. Nohrstedt, J. Pittman, G. Robins, and J. S. Sayles . 2019. Improving network approaches to the study of complex social-ecological interdependencies. Nature Sustainability 2:551-559.https://doi.org/10.1038/s41893-019-0308-0
博丹,O。,B. I. Crona. 2008. Management of natural resources at the community level: exploring the role of social capital and leadership in a rural fishing community. World Development 36:2763-2779.https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2007.12.002
博丹,O。,B. I. Crona. 2009. The role of social networks in natural resource governance: what relational patterns make a difference? Global Environmental Change 19:366-374.https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2009.05.002
博丹,O。,G. Robins, R. R. J. McAllister, A. M. Guerrero, B. Crona, M. Tengö, and M. Lubell. 2016. Theorizing benefits and constraints in collaborative environmental governance: a transdisciplinary social-ecological network approach for empirical investigations. Ecology and Society 21(1):40.https://doi.org/10.5751/ES-08368-210140
伯纳奇,P.劳埃德,2001。非对称关系中心性的特征向量样度量。社交网络23:191 - 201。https://doi.org/10.1016/s0378 - 8733 (01) 00038 - 7
鲍加蒂,s.p, M. G.埃弗雷特,L. C.弗里曼,2002。UCINET for windows:用于社交网络分析的软件。分析技术,哈佛,马萨诸塞州,美国。
Borgatti, s.p, A. Mehra, D. J. Brass, G. Labianca. 2009。社会科学中的网络分析。科学323:892 - 895。https://doi.org/10.1126/science.1165821
陈,K. M., P. Balvanera, K. Benessaiah, M. Chapman, S. Diaz, E.戈麦斯- baggethun, R. Gould, N. Hannahs, K. Jax, S. Klain, G. W. Luck, B. Martin-López, B. Muraca, B. Norton, K. Ott, U. Pascual, T. Satterfield, M. Tadaki, J. Taggart,和N. Turner. 2016。观点:为什么要保护自然?重新思考价值观和环境。国家科学院院刊113:1462-1465。https://doi.org/10.1073/pnas.1525002113
Cinti, J. N. Duberstein, E. Torreblanca和M. Moreno-Báez。2014.墨西哥加利福尼亚湾米德里夫群岛地区小规模渔业过度捕捞的驱动因素和恢复机会:陆地和海洋机构在渔业可持续性方面的作用。生态与社会19(1):15。https://doi.org/10.5751/ES-05570-190115
考克斯,2004。如何识别信任和互惠。游戏与经济行为46:260-281。https://doi.org/10.1016/s0899 - 8256 (03) 00119 - 2
卡明,G. S., D. H. M.卡明,C. L.雷德曼。2006。社会生态系统中的规模不匹配:原因、后果和解决办法。生态与社会11(1):14。https://doi.org/10.5751/ES-01569-110114
卡明,G. S.和K. A.多布斯,2020。量化社会-生态尺度的不匹配表明,人类应该在比生态系统更广泛的尺度上进行管理。一个地球3:251 - 259。https://doi.org/10.1016/j.oneear.2020.07.007
d 'Armengol, L., M. Prieto Castillo, I. Ruiz-Mallén, E. Corbera, 2018。对共同管理的小型渔业的系统审查:社会多样性和适应性管理可改善结果。全球环境变化52:212-225。https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2018.07.009
Federación (DOF)。2017.自由港联邦政府,索诺拉市自治市的皮提基多和索诺拉市政府。la官方日报Federación, México。(在线)网址:http://dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5489928&fecha=12/07/2017
迪亚斯-乌里韦,J. G., J. F. Elorduy-Garay, m.t.冈萨雷斯-瓦尔多维诺斯。2001.豹纹石斑鱼的年龄和生长,Mycteroperca酒渣鼻它位于墨西哥加利福尼亚湾南部。太平洋科学55:171 - 182。https://doi.org/10.1353/psc.2001.0012
杜伯斯坦,2009。公地的形态:社会网络和墨西哥加利福尼亚湾北部小规模渔业的保护。论文。美国亚利桑那州图森市亚利桑那大学自然资源与环境学院。
恩科,2018 b。亲属制度,合作,和文化的进化。CESifo工作报告。第13类:行为经济学6867:1-116。https://doi.org/10.2139/ssrn.3144249
爱泼斯坦,G.皮特曼,S. M.亚历山大,S. Berdej, T. Dyck, U. Kreitmair, K. J. Rathwell, S. Villamayor-Tomas, J. Vogt和D. Armitage. 2015。制度契合与社会生态系统的可持续性。环境可持续性的当前观点14:34-40。https://doi.org/10.1016/j.cosust.2015.03.005
Erisman, B.和M. Craig, 2018。Mycteroperca酒渣鼻.《世界自然保护联盟濒危物种红色名录》https://dx.doi.org/10.2305/IUCN.UK.2018-2.RLTS.T14053A100466656.en
Erisman, B., I. mascararenas, G. Paredes, Y. Sadovy de Mitcheson, O. Aburto-Oropeza, P. Hastings. 2010。加利福尼亚湾聚集礁鱼商业渔业的季节性、年度和长期趋势。渔业研究106:279 - 288。https://doi.org/10.1016/j.fishres.2010.08.007
埃斯皮诺萨-罗梅罗,M. J., M. A.西斯内罗斯-马塔,T.麦克丹尼尔斯,J.托瑞。2014。Aplicación del enfoque ecosistémico al manejo de pesquerías artesanales。Caso de studio:索诺拉的自由港。Ciencia Pesquera 22:65 - 67。
费尔南德斯-里韦拉·梅洛,F. J, A. N.苏亚雷斯-卡斯蒂略,i.g.阿马多-卡斯特罗,E.加斯特伦-纳瓦,M. J.埃斯皮诺萨-罗梅罗,J.托雷。2018。在加利福尼亚高尔夫球场,在农业生产部门participación región de las grandes islas。Ciencia Pesquera 26:81 - 100。
丰塔纳和J. H.弗雷,2005。访谈:从中立立场到政治介入。N. K.丹津和Y. S.林肯主编的695-727页。SAGE定性研究手册。SAGE,千橡,加利福尼亚州,美国。
联合国粮食及农业组织。2020.2020年世界渔业和水产养殖状况。粮农组织,罗马,意大利。
弗劳利、T. H.、D. K.布里斯科、P. C.丹尼尔、G. L.布里顿、L. B.克劳德、C. J.罗宾逊、W. F.吉利和A.阿希普金。加利福尼亚湾海水变暖对巨型鱿鱼(Dosidicus牡蛎).海洋科学学报76:2413-2426。https://doi.org/10.1093/icesjms/fsz133
弗劳利,T. H., E. M.芬克贝纳,L. B.克劳德。全球化经济中的环境和体制退化:加利福尼亚湾小规模渔业的教训。生态与社会24(1):7。https://doi.org/10.5751/ES-10693-240107
富勒,E. C., J. F. Samhouri, J. S. Stoll, S. A. Levin, J. R. Watson. 2017。海洋社会-生态系统中渔业连通性的特征。海洋科学学报74:2087-2096。https://doi.org/10.1093/icesjms/fsx128
南卡罗来纳州富尔顿Hernández-Velasco, A.苏亚雷斯-卡斯蒂略,F. F. r。Melo, M. Rojo, A. Sáenz-Arroyo, A. H. Weaver, R. Cudney-Bueno, F. Micheli和J. Torre, 2019。从捕鱼鱼到捕鱼数据:墨西哥手工渔民在保护和资源管理中的作用。S. Salas, M. J. Barragan-Paladines和R. Chuenpagdee的151-175页,编辑。拉丁美洲和加勒比小型渔业的可行性和可持续性。施普林格可汗,瑞士。https://doi.org/10.1007/978-3-319-76078-0_7
加德纳,C. J., J. E.莱瑟姆,S.罗克利夫。2017。渔业学习交流中的预期和意外结果:墨西哥和马达加斯加的经验教训。海洋政策77:219 - 226。https://doi.org/10.1016/j.marpol.2016.04.040
吉布斯,麻省理工,2008年。渔业的网络治理。海洋政策32:113 - 119。https://doi.org/10.1016/j.marpol.2007.05.002
Gonzalez-Mon, B。,O。博丹,B.克罗纳,M.内纳多维克和X.巴苏尔托。2019。小规模鱼类买家的贸易网络显示出不同的行为者类型和不同的适应能力。生态经济学164:106338。https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2019.05.018
Gonzalez-Mon, B。,O。博丹,E.林德奎斯特,T. H.弗劳利,A.吉伦-纳瓦,X.巴苏尔托,M.内纳多维奇,M. Schlüter。2021.空间多样性是小型渔业适应环境变化的一种机制。环境科学与政策116:246-257。https://doi.org/10.1016/j.envsci.2020.11.006
格林,a.l., a.p. Maypa, G. R. Almany, K. L. Rhodes, R. Weeks, R. A. Abesamis, M. G. Gleason, P. J. Mumby, A. T. White. 2015。珊瑚礁鱼类幼虫分布和移动模式及其对海洋保护区网络设计的启示。剑桥哲学学会生物学评论90:1215-1247。https://doi.org/10.1111/brv.12155
汉内曼,R. A.和M.里德尔,2005。介绍社交网络方法。加州大学河滨分校,美国加州。
哈特利,t.w. 2010。渔业管理作为治理网络:来自缅因湾的例子和渔业通信网络分析研究的潜力。海洋政策34:1060 - 1067。https://doi.org/10.1016/j.marpol.2010.03.005
亨利,A. D.和T.迪茨,2011。公共治理中的信息、网络和信任的复杂性。国际下议院学报(5):188-212。https://doi.org/10.18352/ijc.312
希尔伯恩,R. O.阿莫罗索,C. M.安德森,J. K.鲍姆,T. A.布兰奇,C.科斯特洛,C. L.德穆尔,A.法拉杰,D.海弗利,O. P.延森,H.黑罗塔,L. R.利特尔,P.梅斯,T.麦克拉纳汉,M. C.梅尼丘克,C.明托,G. C.奥西奥,A. M.帕尔马,M.庞斯,S.塞古拉多,C. S.祖瓦尔斯基,J. R.威尔逊和叶。有效的渔业管理有助于改善鱼类资源状况。美国国家科学院学报117:2218-2224。https://doi.org/10.1073/pnas.1909726116
Jackson, A. M., A. Munguía-Vega, R. Beldade, B. E. Erisman, G. Bernardi. 2015。纳入豹石斑鱼的历史和生态遗传资料(Mycteroperca酒渣鼻)纳入加利福尼亚湾的海洋保护区设计。保护遗传学16:811 - 822。https://doi.org/10.1007/s10592-015-0702-8
Jackson, A. M., A. Munguia-Vega, A. Lain, S. Stokes, A. Williams, G. Bernardi. 2014。豹石斑鱼15个微卫星位点的分离与表征Mycteroperca酒渣鼻)通过454焦磷酸测序。保护遗传学资源6:185-187。https://doi.org/10.1007/s12686-013-0044-0
詹森,m.a., Ö。Bodin, J. M. Anderies, T. Elmqvist, H. Ernstron, R. R. J. McAllister, P. Olsson, P. Ryan. 2006。基于网络视角的社会生态系统恢复力研究。生态与社会11(1):15。https://doi.org/10.5751/ES-01462-110115
约翰逊,A. F., M. Moreno-Báez, A. Giron-Nava, J. Corominas, B. Erisman, E. Ezcurra,和O. Aburto-Oropeza。2017.在数据匮乏的情况下计算小规模渔业努力的空间方法。《公共科学图书馆•综合》12:e0179114。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0174064
琼斯,G. P., G. R. Almany, G. R. Russ, P. F. Sale, R. S. Steneck, M. J. H. Oppen, B. L. Willis. 2009。珊瑚和礁鱼种群之间的幼虫保留和连通性:历史、进展和挑战。珊瑚礁28:307 - 325。https://doi.org/10.1007/s00338-009-0469-9
王杰。2010。群体:从多位点基因型数据中推断亲缘关系和亲缘关系的程序。分子生态资源:551-555。https://doi.org/10.1111/j.1755-0998.2009.02787.x
克鲁格,l.c., M.斯科特,I.维瓦尔和M.沃尔夫,2019。渔民的专业化导致了外部干扰的更大影响:来自秘鲁北部Sechura湾社会生态网络建模工作的证据。海洋与海岸管理179:104861。https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2019.104861
Leslie, H, X. Basurto, M. Nenadovic, L. Sievanen, K. C. Cavanaugh, J. J. Cota-Nieto, B. E. Erisman, E. Finkbeiner, G. Hinojosa-Arango, M. Moreno-Báez, S. Nagavarapu, S. M. W. Reddy, A. Sánchez-Rodríguez, K. Siegel, J. J. Ulibarria-Valenzuela, A. Hudson Weaver,和O. Aburto-Oropeza。2015.运行社会生态系统框架以评估可持续性。国家科学院院刊112:5979-5984。https://doi.org/10.1073/pnas.1414640112
莱斯利,H. M., M. Schlüter, R. Cudney-Bueno和S. A. Levin. 2009。加利福尼亚湾社会-生态耦合系统对人为和自然扰动的响应模拟。生态研究24:505 - 519。https://doi.org/10.1007/s11284-009-0603-8
Lindkvist, E., X. Basurto和M. Schluter. 2017。小型渔业自我管理安排的突发模式的微观解释:建模方法。《公共科学图书馆•综合》12:e0179439。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0179439
mcay, b.j, F. Micheli, G. Ponce-Díaz, G. Murray, G. Shester, S. Ramirez-Sanchez, W. Weisman. 2014。墨西哥太平洋沿岸的合作社、特许权和共同管理。海洋政策44:49-59。https://doi.org/10.1016/j.marpol.2013.08.001
麦克拉纳汉,T. R.和C. A. Abunge, 2018。关于资源管理限制的人口变化和同意与不同意的规模。生态与社会23(4):33。https://doi.org/10.5751/ES-10544-230433
麦克拉纳汉,J. C.卡斯蒂亚,A. T.怀特,O. Defeo. 2009。通过促进复杂的社会生态系统来修复小规模渔业。鱼类生物学与渔业评论19:33-47。https://doi.org/10.1007/s11160-008-9088-8
莫雷诺,C., A.韦弗,L. Bourillon, J. Torre, J. Egido, M. Rojo, 2005。Diagnóstico环境y socioeconómico de la región玛丽娜-科斯特拉de Bahía德基诺,伊斯拉Tiburón,索诺拉México: document ento de trabajo y discusión para promover un desarrollo可持续。Comunidad y biodiversidad a.c.,瓜亚马斯,索诺拉,墨西哥。
Moreno-Báez, M., R. Cudney-Bueno, B. J. Orr, W. W. Shaw, T. Pfister, J. Torre-Cosio, R. Loaiza,和M. Rojo. 2012。整合墨西哥加利福尼亚湾北部渔业活动的时空维度进行管理。海洋与海岸管理55:11 -127。https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2011.10.001
H. Morzaria-Luna, P. Turk-Boyer, E. I. Polanco-Mizquez, C. downtonhoffmann, G. Cruz-Piñón, T. Carrillo-Lammens, R. Loaiza-Villanueva, P. Valdivia-Jiménez, A. Sánchez-Cruz, V. Peña-Mendoza, A. M. López-Ortiz, V. Koch, L. Vázquez-Vera, J. A. Arreola-Lizárraga, I. G. Amador-Castro, A. N. Suárez Castillo,和A. Munguia-Vega。2020.墨西哥加利福尼亚湾北部沿海和海洋空间规划:加强管理、产权和基于生态系统的渔业管理的执行。海洋与海岸管理197:105316。https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2020.105316
蒙圭亚-维加,A. L.格林,A. N.苏亚雷斯-卡斯蒂略,M.埃斯皮诺萨-罗梅罗,O. Aburto-Oropeza, A. M.西斯内罗斯-蒙特马约尔,G. Cruz-Piñón, D. G. Danemann, A.吉伦-纳瓦,O. T.冈萨雷斯-奎利亚尔,C.拉希,M. M.曼查-西斯内罗斯,S. G. Marinone, M.莫雷诺-贝兹,H. Morzaria-Luna, H.雷耶斯-博尼拉,J. Torre, P. Turk-Boyer, M. Walther,和A. W. Hudson. 2018。加利福尼亚湾独特生物物理环境中海洋保护区网络设计的生态学指南。鱼类生物学与渔业评论28:749-776。https://doi.org/10.1007/s11160-018-9529-y
Munguia-Vega, A. Jackson, S. G. Marinone, B. Erisman, M. Moreno-Baez, A. Girón-Nava, T. Pfister, O. Aburto-Oropeza,和J. Torre. 2014。利用多学科方法研究一种重要的商业海鱼产卵聚集的非对称连通性。PeerJ 2: e511。https://doi.org/10.7717/peerj.511
蒙吉亚-维加,J.托雷,P.特尔克-博耶,S. G.马里诺,M. F.拉文,T. Pfister, W.肖,G.达尼曼,P.雷蒙迪,A. Castillo-López, A. Cinti, J. N.德伯斯坦,M. Moreno-Báez, M.罗霍,G. Soria, L. Sánchez-Velasco, H. N. morzria - luna, L. Bourillón, K.罗威尔,R. Cudney-Bueno。2015.PANGAS:加利福尼亚湾北部基于生态系统的小型渔业跨学科研究框架。西南杂志57:37 -390。https://doi.org/10.1353/jsw.2015.0003
纽曼,m.e.j. 2003。复杂网络的结构和功能。暹罗审查45:167 - 256。https://doi.org/10.1137/S003614450342480
奥斯特罗姆,e . 1990。治理公地:集体行动制度的演变。剑桥大学出版社,英国剑桥。https://doi.org/10.1017/CBO9780511807763
奥斯特罗姆,e . 2009。分析社会生态系统可持续性的一般框架。科学325:419 - 422。https://doi.org/10.1126/science.1172133
奥斯特罗姆和J.沃克,2003。信任与互惠:实验研究的跨学科课程。罗素·塞奇基金会,纽约,纽约,美国。
D.保利和D.泽勒,2016。渔获量重建显示,全球海洋渔业渔获量高于所报告的,而且正在下降。自然通讯7:10244。https://doi.org/10.1038/ncomms10244
Pedroza-Gutiérrez, C.和J. M.埃尔南德斯。2017。社交网络、市场交易和作为核心资源的声誉。墨西哥中部的梅尔卡多德尔马鱼市。《公共科学图书馆•综合》12:e0186063。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0186063
皮基奇,E. K, C.桑托拉,E. A.巴布科克,A.巴昆,R.邦菲尔,D. O.康诺夫,P. K.戴顿,P.杜卡基斯,D.弗鲁哈提,B.赫尼曼,E. D. Houde, J.林克,P. A.利文斯顿,M.曼格尔,M. K.麦卡利斯特,J.波普,K. J.塞恩斯伯里。2004。基于生态系统的渔业管理。科学305:346 - 347。https://doi.org/10.1126/science.1098222
皮里,S., A. Alapetite, J. M. Cornuet, D. patetkau, L. Baudouin和A. Estoup. 2004。GENECLASS2:用于遗传分配和第一代迁移检测的软件。遗传杂志95:536-539。https://doi.org/10.1093/jhered/esh074
波默罗伊,R. S. 2003。政府作为共同管理的合伙人。D. C.威尔逊、J. R.尼尔森和P.德格博尔主编的247-261页。渔业共同经营经验:成就、挑战与展望。施普林格,Dordrecht,荷兰。https://doi.org/10.1007/978-94-017-3323-6_15
庞塞-迪亚兹,G, W.韦斯曼,B.麦凯。2009.墨西哥渔业管理的共同责任和参与:南下加利福尼亚的经验教训。Pesca y conservation 1:1-9。
Prell, c . 2012。社会网络分析:历史、理论和方法论。圣人,伦敦,英国。
普里尔,K.胡贝克,C.奎因和M.里德,2008。“谁在网络里?”当利益相关者影响数据分析时。系统实践与行动研究:21:43 -458。https://doi.org/10.1007/s11213-008-9105-9
昆汀·格拉夫顿,R., T.孔帕斯,R.麦克劳克林,N.瑞恩,2007。制定渔业管治的基准。海洋政策31:470 - 479。https://doi.org/10.1016/j.marpol.2006.12.007
Rannala, B.和J. L. Mountain. 1997。利用多位点基因型检测移民。美国国家科学院学报94:9197-9201。https://doi.org/10.1073/pnas.94.17.9197
雷蒙德,M.和F.罗塞,1995。Genepop(版本1.2):用于精确测试和普世主义的群体遗传学软件。遗传杂志86:248-249。https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.jhered.a111573
Rife, A. N, B. Erisman, A. Sanchez, O. Aburto-Oropeza。2013.当善意还不够的时候”纸公园”海洋保护区。保护信6:200 - 212。https://doi.org/10.1111/j.1755-263X.2012.00303.x
萨拉,E., O. Aburto-Oropeza, G. Paredes, G. Thompson, 2003。加利福尼亚湾礁鱼的产卵聚集和繁殖行为。海洋科学通报72:103-121。
塞尔斯,J. S., M.曼西拉·加西亚,M.汉密尔顿,S. M.亚历山大,J. A.巴乔,A. P.费舍尔,K.英格尔德,G. R.梅雷迪思,J.皮特曼。2019。可持续发展科学的社会生态网络分析:未来的系统回顾和创新研究议程。环境研究通讯14:093003。https://doi.org/10.1088/1748-9326/ab2619
Sievanen l . 2014。小规模渔民如何适应环境的变化?墨西哥南下加利福尼亚的经验教训。海事研究十三9。https://doi.org/10.1186/s40152-014-0009-2
西格斯加德,E. E., M. R.詹森,I. E.温克尔曼,P. R. M.穆勒,M. M.汉森,P. F.汤姆森。从环境dna的种群水平推断——现状和未来展望。进化13:245 - 262应用程序。https://doi.org/10.1111/eva.12882
史密斯,H.和X.巴苏尔托,2019。界定小规模渔业并审查科学在形成谁和什么重要的观念方面的作用:系统审查。海洋科学前沿6:236。https://doi.org/10.3389/fmars.2019.00236
史密斯,2014。汉密尔顿的遗产是:哺乳动物群体中的亲缘关系、合作和社会宽容。动物行为92:291 - 304。https://doi.org/10.1016/j.anbehav.2014.02.029
汤普森,K. R., W. D.海曼,S. H.佩卡姆和L. D.詹金斯。2017。成功的渔业学习交流的主要特点。海洋政策77:205 - 213。https://doi.org/10.1016/j.marpol.2016.03.019
Treml, E. A., P. I. J. Fidelman, S. Kininmonth, J. A. Ekstrom,和Ö。博丹》2015。分析印度-西太平洋地区制度网络与生态网络之间的(mis)契合度。全球环境变化31:63 -271。https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2015.01.012
特瑞尔,P. N.哈尔平,D. L.厄本,L. F.普拉特森。2008。用洋流模拟种群连通性,海洋保护的图论方法。景观生态学23:19-36。https://doi.org/10.1007/s10980-007-9138-y
L.特恩布尔,m.t. . Hütt, A. A. Ioannides, S. Kininmonth, R. Poeppl, K. Tockner, L. J. Bracken, S. Keesstra, L. Liu, R. Masselink,和A. J. Parsons. 2018。连接和复杂系统:从多学科的角度学习。应用网络科学3:11。https://doi.org/10.1007/s41109-018-0067-2
Valdivia-Carrillo, T, A. Rocha-Olivares, H. Reyes-Bonilla, J. F. Dominguez-Contreras和A. Munguia-Vega。2021.结合eDNA元条形码编码和同时的水下可视化调查,描述海洋生物多样性热点地区的复杂鱼类群落。分子生态资源:1558-1574。https://doi.org/10.1111/1755-0998.13375
沃瑟曼,S.和K.浮士德,1994。社会科学中的结构分析。社会网络分析:方法与应用。剑桥大学出版社,英国剑桥。
威尔逊。2006。在复杂的海洋渔业中匹配社会和生态系统。生态与社会11(1):9。https://doi.org/10.5751/ES-01628-110109
Yletyinen, J., J. hentti - sundberg, T. Blenckner,和Ö。博丹》2018。捕捞策略的多样化与渔民的生态依赖性。生态与社会23(3):28。https://doi.org/10.5751/ES-10211-230328
Zepeda-Dominguez, J. A., G. Ponce-Diaz, F. J. Vergara-Solana。2017.El mapo de actor y conformación de cuerpos de participación pesquera。社会研究:29:259-277。https://doi.org/10.22198/rys.2017.68.a221
Zepeda-Dominguez, J. A. Zetina-Rejón, A. Espinoza-Tenorio, G. Ponce-Díaz, D. Lluch-Belda, M. J. Espinosa-Romero, J. Torre-Cosío, M. A. Cisneros-Mata。2015.马普奥topológico de de la la的演员,不完整的人pesquería de jaiba café calinectes bellicosus en Sonora, México。Ciencia Pesquera 23:81 - 90。
Zetina-Rejón, M. J., J. A. Zepeda-Domínguez, M. Rodríguez-Fuentes, C. M. Fumero-Andreu。2020.在墨西哥西北部的两个手工渔业中,利益相关者多样性与治理网络绩效相关。海洋与海岸管理196:105313。https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2020.105313
表1
表1.两个小渔群体内部和之间的三个生态(亲缘关系、幼虫、迁徙者)和五个社会(亲缘关系、沟通、信任、互惠、领导)网络的特征。我们展示了网络中元素或节点的数量(N)、可能链接的最大数量、观察到的链接数量、网络的平均密度和标准偏差(SD)。我们将数据分解为四个子网络:(1)标记为BK的子网络,只包括属于Bahia Kino的节点之间的链接;(2)标记为PL的子网络,仅包括来自自由港的节点之间的链接;(3)标记为All的子网络,包括所有节点和链接;(4)一个标记为BK-PL的子网络,不包括每个群落内的链接,只考虑来自不同群落的两个节点之间的潜在联系。密度表示两个随机节点之间存在任何给定联系的概率。
鱼类和渔区的生态网络 | |||||||
N | 最大的链接 | 观察到的链接 | 密度 | SD | |||
亲属关系 | |||||||
汉堡王 | 138 | 18906 | 79 | 0.0042 | 0.065 | ||
PL | 144 | 20592 | 111 | 0.0054 | 0.073 | ||
所有 | 282 | 79242 | 355 | 0.0045 | 0.067 | ||
BK-PL | 39744 | 165 | 0.0042 | ||||
幼虫 | |||||||
汉堡王 | 8 | 56 | 34 | 0.6071 | 0.488 | ||
PL | 3. | 6 | 3. | 0.5000 | 0.5 | ||
所有 | 11 | 110 | 50 | 0.4545 | 0.498 | ||
BK-PL | 48 | 13 | 0.2708 | ||||
移民 | |||||||
汉堡王 | 8 | 56 | 11 | 0.1964 | 0.397 | ||
PL | 3. | 6 | 3. | 0.5000 | 0.5 | ||
所有 | 11 | 110 | 29 | 0.2636 | 0.441 | ||
BK-PL |
48 | 15 | 0.3125 | ||||
渔民的社交网络 | |||||||
亲属关系 | |||||||
汉堡王 | 49 | 2352 | 30. | 0.0128 | 0.112 | ||
PL | 34 | 1122 | 51 | 0.0455 | 0.208 | ||
所有 | 83 | 6806 | 83 | 0.0122 | 0.11 | ||
BK-PL | 3332 | 2 | 0.0006 | ||||
沟通 | |||||||
汉堡王 | 49 | 2352 | 8 | 0.0034 | 0.058 | ||
PL | 34 | 1122 | 97 | 0.0865 | 0.281 | ||
所有 | 83 | 6806 | 235 | 0.0345 | 0.183 | ||
BK-PL | 3332 | 130 | 0.0390 | ||||
信任 | |||||||
汉堡王 | 49 | 2352 | 9 | 0.0038 | 0.062 | ||
PL | 34 | 1122 | 101 | 0.0900 | 0.286 | ||
所有 | 83 | 6806 | 250 | 0.0367 | 0.188 | ||
BK-PL | 3332 | 140 | 0.0420 | ||||
互惠 | |||||||
汉堡王 | 49 | 2352 | 9 | 0.0038 | 0.062 | ||
PL | 34 | 1122 | 102 | 0.0909 | 0.287 | ||
所有 | 83 | 6806 | 250 | 0.0367 | 0.188 | ||
BK-PL | 3332 | 139 | 0.0417 | ||||
领导 | |||||||
汉堡王 | 49 | 2352 | 127 | 0.0540 | 0.226 | ||
PL | 34 | 1122 | 94 | 0.0838 | 0.277 | ||
所有 | 83 | 6806 | 253 | 0.0372 | 0.189 | ||
BK-PL | 3332 | 32 | 0.0096 | ||||