Acest articol descrie modul în care au fost utilizate rețelele Bayesian Belief Networks (BBN) pentru a investiga modul în care o intervenție de management afectează mai multe aspecte ale performanței unei pescării. Ideile au fost dezvoltate în contextul unui studiu de caz specific în care performanța pescăriei a fost măsurată cu ajutorul scorurilor de certificare ale Marine Stewardship Council (MSC), iar intervenția de management a fost dacă pescăria este sau nu supusă unui management prin partajarea capturilor (o formă de management bazat pe drepturi). Pentru a obține certificarea MSC, performanța unei pescării este evaluată în funcție de mai mult de 30 de indicatori. Acești indicatori sunt grupați în trei principii care măsoară diferite aspecte ale sustenabilității. Efectul gestionării prin partajarea capturilor trebuie analizat în lumina altor caracteristici ale pescuitului, cum ar fi tipul de unelte și speciile-țintă, care pot afecta, de asemenea, scorurile MSC. Modelele statistice pot măsura efectul acestor caracteristici asupra scorurilor pentru fiecare indicator în parte, dar nu sunt în măsură să evalueze efectul lor asupra tuturor principiilor în același timp. Un BBN a rezumat și a sintetizat rezultatele modelului statistic al fiecărui indicator. Cu ajutorul BBN a fost posibil (i) să se compare probabilitatea de a obține un punctaj ridicat pentru toate cele trei principii, sau pentru subseturi de indicatori, în cazul unor pescării cu caracteristici și strategii de gestionare a cotelor de captură diferite, (ii) să se identifice dacă o pescărie care obține un punctaj ridicat pentru toate cele trei principii are mai multe șanse de a fi gestionată cu ajutorul cotelor de captură și (iii) să se identifice caracteristicile și indicatorii care sunt cel mai bine asociate cu obținerea unor punctaje ridicate pentru toate cele trei principii. BBN a fost capabil să abordeze o gamă largă de întrebări și să ofere un mecanism de integrare a unei suite de modele statistice care descriu un set de date complexe cu multiple variabile de răspuns de interes.

.