Underwater community gardens? Exploring community-based marine aquaculture as a coastal resource management strategy in Nova Scotia, Canada [graduate project].
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture is one of the world’s fastest growing food production sectors and presents an opportunity for rural, coastal community development that can support livelihoods. An ecosystem approach to aquaculture (EAA) has been recommended to facilitate socially and environmentally sustainable development, yet there remains a need to better involve people in planning and operational aspects. Community-based management presents a possible option to advance an EAA in this way; however, context-specific research is needed to understand its potential application and suitability. This research explores community-based marine aquaculture (CBMA) in Nova Scotia (NS), Canada, on provincial and local-scales, using a mixed methods approach, which includes stakeholder interviews, geographic information system (GIS) analysis, and surveys, to examine its suitability as a coastal resource management strategy. Findings suggest that CBMA is a feasible approach to future aquaculture development in NS and its possible implementation is conceptualized. This research also initiates pilot methods that can be used to determine suitability of coastal communities, which factor the importance of community perceptions into the planning and operationalization process. Although this research was undertaken in the context of NS, it has implications that can help to further opportunities for CBMA in other regions of the world, supporting the advancement of the EAA.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».