Vista normal Vista MARC

Factores socioeconómicos y pesqueros en la pesca continental de pequeña escala en la cuenca del Usumacinta, México

Argueta Hernández, César [autor] | Mendoza Carranza, Manuel [autor] | Espinoza Tenorio, Alejandro [autor] | Hernández Gómez, Raúl [autor] | Rodiles Hernández, María del Rocío, 1956- [autora].
Tipo de material: Artículo
 en línea Artículo en línea Tipo de contenido: Texto Tipo de medio: Computadora Tipo de portador: Recurso en líneaOtro título: Socioeconomic and fishery factors in small-scale inland fishery patterns in the Usumacinta basin, Mexico [Título paralelo].Tema(s): Pesquerías de pequeña escala | Sistemas socioecológicos | Factores socioeconómicos | Explotación de pesqueríasTema(s) en inglés: Small scale fisheries | Socioecological systems | Socioeconomic factors | Fishery exploitationDescriptor(es) geográficos: Benemérito de Las Américas (Chiapas, México) | Frontera Corozal, Ocosingo (Chiapas, México) | San Pedro, Balancán (Tabasco, México) | Tenosique (Tabasco, México) | Río Usumacinta Nota de acceso: Acceso en línea sin restricciones En: Hidrobiológica. Volumen 31, número 2 (2021), páginas 137-151. --ISSN: 2448-7333Número de sistema: 62446Resumen:
Español

El objetivo de esta investigación fue inferir cuáles son los potenciales factores socioeconómicos y pesqueros que generan diferencias en las pesquerías de pequeña escala a nivel local, usando como modelo las comunidades de Chiapas (Benemérito de las Américas-BAM y Frontera Corozal, zona selva) y Tabasco (San Pedro, Balancán y Tenosique, zona de planicie inundable) en la cuenca del Usumacinta, México. Reconocer la influencia e interacción de factores socioeconómicos locales dentro de los modelos pesqueros, permitirá una gestión que considere las particularidades de cada región o comunidad. Los datos fueron obtenidos mediante encuestas y muestreos pesqueros realizados en 2015 y 2017-2018 y analizados con árboles de inferencia condicional (AIC). Por la naturaleza socioecológica de la pesca, que incluye una gran cantidad de factores, se utilizaron dos AIC, uno para analizar los aspectos socioeconómicos y otro para analizar aspectos pesqueros. El AIC socioeconómico, indicó que la variable más importante de división entre comunidades fue el destino del producto pesquero, donde BAM queda separado, con la mayoría de las capturas para autoconsumo; la edad de los pescadores, escolaridad y estado civil también fueron importantes para distinguir las comunidades. La precisión del AIC socioeconómico fue de 61.0±7.0 % (95% intevalo de confianza). El AIC pesquero indicó igualmente, que BAM fue diferente, obteniendo el mayor promedio de tasa de captura (61.76±95.83 kg/día de pesca) en 2015, sin distinción de especies. Las capturas estuvieron compuestas por 23 especies de peces y dos de crustáceos, capturados con siete artes de pesca, la red agallera fue la más frecuente. Se resalta la complejidad y diversidad que tiene la pesca de pequeña escala de agua dulce en escalas geográficas locales y la importancia de la aplicación de métodos de análisis complejos para poder identificar patrones y diferencias que expliquen el comportamiento de procesos socioeconómicos.

Inglés

The objective of this research was to infer what are the potential socioeconomic and fishery factors that generate differences in small-scale fisheries at the local level, using as model communities of Chiapas (Benemerito de las Americas-BAM and Frontera Corozal, jungle area) and Tabasco (San Pedro, Balancan and Tenosique, floodplain area) in the Usumacinta basin, Mexico. Recognizing the influence and interaction of local socioeconomic factors within fishery models will allow a management considering the particularities of each region or community. The data were obtained through fisheries surveys and sampling surveys, carried out in 2015 and 2017-2018. Data were analyzed with conditional inference trees (AIC). Due to the socio-ecological nature of fisheries, which includes many factors, two AIC were used, one to analyze socio-economic aspects and the other to analyze fisheries aspects. The socioeconomic AIC indicated that the most important variable of division between communities was the destination of the fishery product, where BAM is separated, with most of the catches for self-consumption; the age of the fishermen, schooling and marital status were also important to separate the communities. The accuracy of the socioeconomic AIC was 61.0±7.0% (95% confidence). The fishery AIC also indicated that BAM was different, obtaining the highest average catch rate (61.76±95.83 kg/day of fishing) in 2015, without distinction of species. The catches were composed of 23 species of fish and two of crustaceans, caught with seven fishing gear, the gillnet was the most frequent. Our results highlight the complexity and diversity of small-scale freshwater fisheries on local geographical scales and the importance of applying complex analysis methods to identify patterns and differences that explain the behavior of socioeconomic processes.

Recurso en línea: https://hidrobiologica.izt.uam.mx/index.php/revHidro/article/view/1558/1123
Lista(s) en las que aparece este ítem: Producción Rocío Rodiles Hernández | Balancán | María del Rocío Rodiles Hernández
Etiquetas de esta biblioteca: No hay etiquetas de esta biblioteca para este título. Ingresar para agregar etiquetas.
Star ratings
    Valoración media: 0.0 (0 votos)
Existencias
Tipo de ítem Biblioteca actual Colección Signatura Estado Fecha de vencimiento Código de barras
Artículos Biblioteca Electrónica
Recursos en línea (RE)
ECOSUR Recurso digital ECO400000062446

Acceso en línea sin restricciones

The objective of this research was to infer what are the potential socioeconomic and fishery factors that generate differences in small-scale fisheries at the local level, using as model communities of Chiapas (Benemerito de las Americas-BAM and Frontera Corozal, jungle area) and Tabasco (San Pedro, Balancan and Tenosique, floodplain area) in the Usumacinta basin, Mexico. Recognizing the influence and interaction of local socioeconomic factors within fishery models will allow a management considering the particularities of each region or community. The data were obtained through fisheries surveys and sampling surveys, carried out in 2015 and 2017-2018. Data were analyzed with conditional inference trees (AIC). Due to the socio-ecological nature of fisheries, which includes many factors, two AIC were used, one to analyze socio-economic aspects and the other to analyze fisheries aspects. The socioeconomic AIC indicated that the most important variable of division between communities was the destination of the fishery product, where BAM is separated, with most of the catches for self-consumption; the age of the fishermen, schooling and marital status were also important to separate the communities. The accuracy of the socioeconomic AIC was 61.0±7.0% (95% confidence). The fishery AIC also indicated that BAM was different, obtaining the highest average catch rate (61.76±95.83 kg/day of fishing) in 2015, without distinction of species. The catches were composed of 23 species of fish and two of crustaceans, caught with seven fishing gear, the gillnet was the most frequent. Our results highlight the complexity and diversity of small-scale freshwater fisheries on local geographical scales and the importance of applying complex analysis methods to identify patterns and differences that explain the behavior of socioeconomic processes. eng

El objetivo de esta investigación fue inferir cuáles son los potenciales factores socioeconómicos y pesqueros que generan diferencias en las pesquerías de pequeña escala a nivel local, usando como modelo las comunidades de Chiapas (Benemérito de las Américas-BAM y Frontera Corozal, zona selva) y Tabasco (San Pedro, Balancán y Tenosique, zona de planicie inundable) en la cuenca del Usumacinta, México. Reconocer la influencia e interacción de factores socioeconómicos locales dentro de los modelos pesqueros, permitirá una gestión que considere las particularidades de cada región o comunidad. Los datos fueron obtenidos mediante encuestas y muestreos pesqueros realizados en 2015 y 2017-2018 y analizados con árboles de inferencia condicional (AIC). Por la naturaleza socioecológica de la pesca, que incluye una gran cantidad de factores, se utilizaron dos AIC, uno para analizar los aspectos socioeconómicos y otro para analizar aspectos pesqueros. El AIC socioeconómico, indicó que la variable más importante de división entre comunidades fue el destino del producto pesquero, donde BAM queda separado, con la mayoría de las capturas para autoconsumo; la edad de los pescadores, escolaridad y estado civil también fueron importantes para distinguir las comunidades. La precisión del AIC socioeconómico fue de 61.0±7.0 % (95% intevalo de confianza). El AIC pesquero indicó igualmente, que BAM fue diferente, obteniendo el mayor promedio de tasa de captura (61.76±95.83 kg/día de pesca) en 2015, sin distinción de especies. Las capturas estuvieron compuestas por 23 especies de peces y dos de crustáceos, capturados con siete artes de pesca, la red agallera fue la más frecuente. Se resalta la complejidad y diversidad que tiene la pesca de pequeña escala de agua dulce en escalas geográficas locales y la importancia de la aplicación de métodos de análisis complejos para poder identificar patrones y diferencias que expliquen el comportamiento de procesos socioeconómicos. spa

Con tecnología Koha