データ収集。
A. Bystrom
漁獲組成データの収集と分析
環境的に持続可能な漁業を開発し管理するためには、対象種、一般的な混獲種、 環境要因、管理体制について、多くの実績指標を確立する必要がある。Bejucoの職人的底延縄マダイ漁業に関す るこれらの指標の例としては、資源の状態、混獲率と廃棄率、 絶滅危惧種や保護対象種の漁獲率、海底や関連底生生物へ の漁具の影響、地域の管理計画、国の漁業管理能力などが 挙げられます。2007年以来、Bejuco底延縄漁業の漁獲構成は、毎晩の 漁に同行するドックサイドの監視員と研究者によって継続 的に監視されている。この情報は、漁業者の生態学的 知識の収集とともに、研究者がこれらの指標の多くを 特定することを可能にしました。国との緊密な協力のもと、保護区や管理計画策定の取り組みも具体化している。
研究者（NGOの協力者や大学生）と地元の漁師とのコラボレーションが必要である。このような環境を作るためには、両者の間に一定の信頼関係が築かれていなければならない。プロジェクトの研究者や関連NGOのメンバーは、漁民自身によって漁業コミュニティに招かれ、このプロセスを促進した。
データ収集の費用は、主に国際NGO（助成金）と研究生（機関）が負担している。
長期的なデータ収集活動を成功させるためには、相互の信頼に基づいた関係を築かなければならない。漁業者は、研究者が漁獲情報を自分たちに不利なように使って漁業をさらに危うくすることがないことを知らなければならないし、研究者は漁業者の全面的な支援と漁業へのオープンなアクセスを保証される必要がある。また、データは「漁が好調な時」だけでなく、年間（または漁期）を通して記録されなければなりません。この漁業では、マダイがほとんど獲れない月もあります。このデータは貴重である。研究者たちは、単位漁獲量あたりの漁獲高が下がったときにデータを取るのをやめたため、統計分析の問題に直面した。そのため、分析に偏りが生じたのです。
長期的なデータ収集を容易にするため、研究者たちは政府と協力し、漁師が自らの漁獲量を記録し、特定の魚種の繁殖状態を判断できるよう訓練している。漁師によるデータ収集プロセスを容易にするため、スマートフォンアプリも開発中である。