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Enregistrement W3016558255 · doi:10.1111/raq.12427

Climate change adaptation in aquaculture

2020· article· en· W3016558255 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueReviews in Aquaculture · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaOregon State University
Mots-clésAquacultureClimate changeEnvironmental resource managementAdaptation (eye)Environmental planningBusinessGeographyFisheryEnvironmental scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study conducts the first systematic literature review of climate change adaptation in aquaculture. We address three specific questions: (i) What is aquaculture adapting to? (ii) How is aquaculture adapting? and (iii) What research gaps need to be addressed? We identify, characterise and examine case studies published between 1990 and 2018 that lie at the intersection of the domains of climate change, adaptation and aquaculture. The main areas of documented climate change impacts relate to extreme events and the general impacts of climate change on the aquaculture sector. Three categories of adaptation to climate change are identified: coping mechanisms at the local level (e.g. water quality management techniques), multilevel adaptive strategies (e.g. changing culture practices) and management approaches (e.g. adaptation planning, community‐based adaptation). We identify four potential areas for future research: research on inland aquaculture adaptation; studies at the household level; whether different groups of aquaculture farmers (e.g. indigenous people) face and adapt differently to climate change; and the use of GIS and remote sensing as cost‐effective tools for developing adaptation strategies and responses. The study brings essential practical and theoretical insights to the aquaculture industry as well as to climate change adaptation research across the globe.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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