The evolution and application of carrying capacity in aquaculture: towards a research agenda
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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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».