Shrimp Farming Practices in the Puttallam District of Sri Lanka: Implications for Disease Control, Industry Sustainability, and Rural Development
Notice bibliographique
Résumé
Shrimp farming has great potential to diversify and secure income in rural Sri Lanka, but production has significantly declined in recent years due to civil conflicts, some unsustainable practices and devastating outbreaks of disease. We examined management practices affecting disease prevention and control in the Puttalam district to identify extension services outputs that could support sustainable development of Sri Lankan shrimp farming. A survey on 621 shrimp farms (603 operational and 18 nonoperational) was conducted within the Puttalam district over 42 weeks comprising a series of three-day field visits from August 2008 to October 2009, covering two consecutive shrimp crops. Fundamental deficits in disease control, management, and biosecurity practices were found. Farmers had knowledge of biosecurity but the lack of financial resources was a major impediment to improved disease control. Smallholder farmers were disproportionately constrained in their ability to enact basic biosecurity practices due to their economic status. Basic breaches in biosecurity will keep disease as the rate limiting step in this industry. Plans to support this industry must recognize the socioeconomic reality of rural Sri Lankan aquaculture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».