Global estimation of areas with suitable environmental conditions for mariculture species
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture has grown rapidly over the last three decades expanding at an average annual growth rate of 5.8% (2005-2014), down from 8.8% achieved between 1980 and 2010. The sector now produces 44% of total food fish production. Increasing demand and consumption from a growing global population are driving further expansion of both inland and marine aquaculture (i.e., mariculture, including marine species farmed on land). However, the growth of mariculture is dependent on the availability of suitable farming areas for new facilities, particularly for open farming practices that rely on the natural oceanic environmental parameters such as temperature, oxygen, chlorophyll etc. In this study, we estimated the marine areas within the exclusive economic zones of all countries that were suitable for potential open ocean mariculture activities. To this end, we quantify the environmental niche and inferred the global habitat suitability index (HSI) of the 102 most farmed marine species using four species distribution models. The average weighted HSI across the four models suggests that 72,000,000 km2 of ocean are to be environmentally suitable to farm one or more species. About 92% of the predicted area (66,000,000 km2) is environmentally suitable for farming finfish, 43% (31,000,000 km2) for molluscs and 54% (39,000,000 km2) for crustaceans. These predictions do not consider technological feasibility that can limit crustaceans farming in open waters. Suitable mariculture areas along the Atlantic coast of South America and West Africa appear to be most under-utilized for farming. Our results suggest that factors other than environmental considerations such as the lack of socio-economic and technological capacity, as well as aqua feed supply are currently limiting the potential for mariculture expansion in many areas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».