Indonesian aquaculture futures—identifying interventions for reducing environmental impacts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Indonesia is the world’s second largest producer and third largest consumer of seafood. Fish is therefore essential to the nation, both financially and nutritionally. Overfishing and the effects of climate change will, however, limit future landings of capture fisheries, so any increases in future seafood production will need to come from aquaculture. The ecological effects of aquaculture are dependent upon the choice of species, management, and where it is sited. In the present study we use life cycle assessment (LCA) to evaluate how possible interventions and innovations can mitigate environmental impacts related to the aquaculture sector’s growth. The mitigation potential of six interventions were also quantified, namely (1) FCR reductions for whiteleg shrimp, carp, and tilapia; (2) sustainable intensification of milkfish and Asian tiger shrimp polyculture; (3) shifting groupers from whole fish diets to pellets; (4) favoring freshwater finfish over shrimp; (5) renewable electricity; and (6) reduced food waste and improved byproduct utilization. If all six interventions are implemented, we demonstrate that global warming, acidification, eutrophication, land occupation, freshwater use, and fossil energy use could be reduced by between 28% and 49% per unit of fish. The addition of many innovations that could not be quantified in the present study, including innovative feed ingredients, suggest that production could double within the current environmental footprint. This does not, however, satisfy the expected 3.25-fold increase under a business-as-usual scenario, neither does it satisfy the government’s growth targets. We therefore also explore possible geographical areas across Indonesia where aquaculture expansions and ecological hotspots may conflict. Conclusively, we advocate more conservative production targets and investment in more sustainable farming practices. To accelerate the implementation of these improvements, it will be central to identify the most cost-effective aquaculture interventions.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».