Does aquaculture add resilience to the global food system?
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture is the fastest growing food sector and continues to expand alongside terrestrial crop and livestock production. Using portfolio theory as a conceptual framework, we explore how current interconnections between the aquaculture, crop, livestock, and fisheries sectors act as an impediment to, or an opportunity for, enhanced resilience in the global food system given increased resource scarcity and climate change. Aquaculture can potentially enhance resilience through improved resource use efficiencies and increased diversification of farmed species, locales of production, and feeding strategies. However, aquaculture's reliance on terrestrial crops and wild fish for feeds, its dependence on freshwater and land for culture sites, and its broad array of environmental impacts diminishes its ability to add resilience. Feeds for livestock and farmed fish that are fed rely largely on the same crops, although the fraction destined for aquaculture is presently small (∼4%). As demand for high-value fed aquaculture products grows, competition for these crops will also rise, as will the demand for wild fish as feed inputs. Many of these crops and forage fish are also consumed directly by humans and provide essential nutrition for low-income households. Their rising use in aquafeeds has the potential to increase price levels and volatility, worsening food insecurity among the most vulnerable populations. Although the diversification of global food production systems that includes aquaculture offers promise for enhanced resilience, such promise will not be realized if government policies fail to provide adequate incentives for resource efficiency, equity, and environmental protection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».