本論文では、ベイズ型信念ネットワーク（BBN）を用いて管理介入が漁業の成績の複数の側面にどう影響するかを調べた方法を解説している。 このアイデアは、漁業成績が海洋管理協議会（MSC）認証スコアを用いて測定され、管理介入は漁業がキャッチシェア管理（権利ベースの管理の一種）下にあるかどうかという特定のケーススタディとの関連で発展させたものである。 MSC認証の取得には、漁業の実績が30以上の指標に照らし合わされて採点されます。 これらの指標は、持続可能性の異なる側面を測定する3つの原則に分類されています。 キャッチシェア管理の効果は、漁具の種類や対象種な ど、MSCの得点に影響を与えうる他の漁業の特徴に照らし合 わせて調査する必要があります。 統計モデルは、これらの特性が各指標の得点に与える影響を測定することはできますが、すべての原 則を同時に評価することはできません。 BBN は、各指標の統計モデルから得られた結果を要約し、統合したものである。 BBNを用いることで、（i）異なる特性やキャッチシェア管理戦略を持つ漁業が、3原則すべて、あるいは指標のサブセットで高いスコアを獲得する確率を比較し、（ii）3原則すべてで高いスコアを獲得する漁業はキャッチシェアによる管理の可能性が高いかを特定し、（iii）3原則すべてで高いスコアを得ることに最も関連する特性や指標を特定できるようになった。 BBNは、幅広い質問に対応し、複数の応答変数を持つ複雑なデータセットを記述する一連の統計モデルを統合するメカニズムを提供することができた

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