Research Article: Impact of fishing gear on the income of artisanal fishers in the east coast of Peninsular Malaysia
محل انتشار: مجله علوم شیلات ایران، دوره: 24، شماره: 6
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 117
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JIFRO-24-6_007
تاریخ نمایه سازی: 21 آبان 1404
چکیده مقاله:
Artisanal fishers usually utilize various types of traditional fishing gear, including nets, rods, and traps. Since these choices influence their income, the current study examined how different types of fishing gear affect the income of artisanal fishers on the East Coast of Peninsular Malaysia (ECPM). Data were collected through structured interviews with ۲۶۲ heads of crew, all of whom were artisanal fishers across Kelantan, Terengganu, and Pahang. A set of questionnaires was used to collect the data from October ۲۰۲۳ to February ۲۰۲۴. Since artisanal fishers are scattered along the ECPM, the researchers used a random sampling technique. Data were analyzed using budgetary analysis and one-way ANOVA. The results indicate that trap fishing yields the highest income due to its ability to capture high-value species with lower operational costs, whereas gillnet and hook-and-line fishing provide moderate earnings. The study underscores the importance of selecting appropriate fishing gear to maximize income while minimizing costs.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
W.M.A. Wan Azimi
Faculty of Fisheries and Food Science, Universiti Malaysia Terengganu, ۲۱۰۳۰ Kuala Nerus, Malaysia
R. Mat Piah
Faculty of Fisheries and Food Science, Universiti Malaysia Terengganu, ۲۱۰۳۰ Kuala Nerus, Malaysia
F. Asmat
WWF-Malaysia, ۱, Jalan PJS ۵/۲۸A, Petaling Jaya Commercial Centre, ۴۶۱۵۰ Petaling Jaya, Selangor, Malaysia
A. Mohamad
Faculty of Fisheries and Food Science, Universiti Malaysia Terengganu, ۲۱۰۳۰ Kuala Nerus, Malaysia
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :