The evolution and application of carrying capacity in aquaculture: towards a research agenda
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carrying capacity has become a fundamental concept within the context of environmental management. Carrying capacity for aquaculture has been studied since the 1960s and has attracted a dedicated literature focused on measuring the environmental and production limits of aquaculture developments. Nevertheless, management and policy face emerging challenges across environmental and social aspects and the growing need to manage multiple objectives in increasingly crowded aquatic ecosystems. Therefore, promoting more sustainable aquaculture development should consider how the tools, methods and research used to support management and decision‐making should advance to meet such challenges. Here, the conceptual and practical applications of carrying capacity are reviewed and future prospects discussed. Carrying capacity for aquaculture has developed a range of models, indicators and approaches to study the relationships between aquaculture and ecosystem components. Carrying capacity supports diverse management objectives to support physical, production, ecological and social goals, although greater emphasis has focused on ecological and production capacities. This review introduces research needs and strategies to advance methods and tools and improve carrying capacity utilization for more holistic, ecosystem‐based aquaculture decision‐making. This paper presents a five‐pillar research agenda for carrying capacity that (i) recognizes system complexity and is (ii) policy‐relevant, (iii) adaptive, (iv) interdisciplinary and (v) meaningful. By promoting knowledge uptake and addressing literature gaps, the proposed agenda could help operationalize a holistic approach to managing for aquaculture sustainability.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle