Global stakeholder vision for ecosystem‐based marine aquaculture expansion from coastal to offshore areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Marine aquaculture is the most promising industry for ensuring future provision of seafood. Yet, the worldwide growth and expansion of this industry have been slower than expected, calling for the identification of environmentally suitable sites while accounting for all factors that could constrain or benefit its establishment. Here, we determine the main obstacles and risks hindering the growth and expansion of marine aquaculture, as well as the needs and recommendations to overcome such constraints. Our analysis is based on results obtained from a consultation process held in 16 study sites located around the world with the participation of 614 stakeholders representing the research community, aquaculture industry, government, conservation groups, and education and fishermen associations. A high level of commonality exists in the main issues hindering aquaculture growth and expansion in coastal, off‐the‐coast and offshore aquaculture with most being attributed to interactions with other maritime activities, including conflicts with other users and administrative procedures, including licensing. Critical needs for improved management and expansion of the aquaculture industry are related to planning and management of developments and technological advances, with economic and market needs featuring to a lesser extent. Key procedures recommended to assist further aquaculture growth are the standardisation and simplification of regulatory frameworks, improvement of governance, and the adoption of participatory processes to facilitate meaningful and productive stakeholder engagement. We strongly recommend stakeholder participation to enhance insights on the full environmental and human dimensions of marine management and for implementation of ecosystem‐based marine spatial planning.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».