Socio-Economic Drivers of Adoption of Small-Scale Aquaculture in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture has a critical role in achieving the UN’s Sustainable Development Goals of increasing benefits that low-income and least-developed countries derive from marine resources. Its capacity to deliver these outcomes is challenging, particularly for marginalized groups. This is especially true if the introduction of novel technologies is applied with incomplete understanding of socio-economic and bio-physical contexts. We examined what socio-economic factors affect people’s perceptions of adoption of lobster aquaculture in rural households in Indonesia. We used multiple linear regression with model averaging to test the influence of five capital assets (human, social, natural, physical, and financial), including agency, equity, and household sensitivity, on people’s perceived ability to adopt lobster aquaculture. Agency and sensitivity had the greatest influence on the dependent variable. We then used correlation analysis to develop a heuristic model of potential indirect causal mechanisms affecting people’s perceptions of adoption. Our results point to the existence of a ‘sensitivity trap’, where more sensitive or marginalized households are less likely to engage in new economic opportunities. We emphasize the value of multifaceted programs for improving livelihoods, particularly for poorer, more vulnerable households as one way to support the UN’s commitment to using aquaculture as a pathway to achieving sustainable development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».