Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, aquaculture is important for food security and nutrition (FAO, 2015). In Ontario, the aquaculture sub-sector is relatively small and dispersed (OMAFRA, 2015). Understanding the context, stakeholders and prospective actors are essential within this sub-sector. This requires 1) the identifying key stakeholders; 2) establishing the groundwork for the industry including capturing investment and development opportunities, and 3) establishing the foundation for a knowledge transfer network in relation to education and extension of potential aquaculture. Emphasis is placed on using an innovation brokerage model that involves diverse stakeholders (Klerkx et al., 2010). Ontario aquaculture is dominated by a small number of large farms. However, there are also organic aquaponics farms currently are a small sub-section of producers. Among this group of producers, there are op opportunities to grow businesses with capacity building and knowledge sharing. Therefore, my research goal is to use an innovative systems approach to identify, map and analyze the actor within Ontario’s aquaponic production and value chains in order to determine the needs of small and medium producers, including attention to the knowledge of science, capacity building, and networking potential. I intend to develop a methodology for collaboration and capacity building in order to support the achievement of socio-cultural and economic benefits of aquaponics in rural Ontario.
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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) | 0,000 | 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 ».