Este artículo describe cómo se utilizaron las Redes de Creencias Bayesianas (BBNs) para investigar cómo una intervención de gestión afecta a múltiples aspectos del rendimiento de una pesquería. Las ideas se desarrollaron en el contexto de un estudio de caso específico en el que el rendimiento de la pesquería se midió utilizando las puntuaciones de la certificación del Marine Stewardship Council (MSC), y la intervención de gestión fue si la pesquería está bajo la gestión de la cuota de captura (una forma de gestión basada en los derechos) o no. Para obtener la certificación del MSC, el rendimiento de una pesquería se puntúa en función de más de 30 indicadores. Estos indicadores se agrupan en tres Principios que miden diferentes aspectos de la sostenibilidad. El efecto de la gestión de las capturas compartidas debe investigarse a la luz de otras características de las pesquerías, como el tipo de arte y las especies objetivo, que también pueden afectar a las puntuaciones del MSC. Los modelos estadísticos pueden medir el efecto de estas características en las puntuaciones de cada indicador individual, pero no pueden evaluar su efecto en todos los Principios juntos al mismo tiempo. Una BBN resume y sintetiza los resultados del modelo estadístico de cada indicador. Gracias a la BBN fue posible (i) comparar la probabilidad de obtener una puntuación alta en los tres Principios, o en subconjuntos de indicadores, para pesquerías con diferentes características y estrategias de gestión de las capturas compartidas, (ii) identificar si una pesquería que obtiene una puntuación alta en los tres Principios tiene más probabilidades de ser gestionada mediante capturas compartidas y (iii) identificar las características y los indicadores que están más asociados con la obtención de puntuaciones altas en los tres Principios. La BBN fue capaz de abordar una amplia gama de preguntas y proporcionar un mecanismo para integrar un conjunto de modelos estadísticos que describen un complejo conjunto de datos con múltiples variables de respuesta de interés.