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Enregistrement W3044995610 · doi:10.1016/j.oneear.2020.06.013

China at a Crossroads: An Analysis of China's Changing Seafood Production and Consumption

2020· article· en· W3044995610 sur OpenAlexaff
Beatrice Crona, Emmy Wassénius, Max Troell, Kate Barclay, Tabitha Mallory, Michael Fabinyi, Wenbo Zhang, Vicky W. Y. Lam, Ling Cao, Patrik J. G. Henriksson, Hampus Eriksson

Notice bibliographique

RevueOne Earth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilSvenska Forskningsrådet FormasFamiljen Erling-Perssons Stiftelse
Mots-clésChinaConsumption (sociology)Production (economics)Agricultural economicsBusinessGeographyEconomicsSociologySocial scienceMicroeconomicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

China is a key player in global production, consumption, and trade of seafood. Given this dominance, Chinese choices regarding what seafood to eat, and how and where to source it, are increasingly important—for China, and for the rest of the world. This perspective explores this issue using a transdisciplinary approach and discusses plausible trajectories and implications for assumptions of future modeling efforts and global environmental sustainability and seafood supply. We outline China's 2030 projected domestic seafood production and consumption through an examination of available statistics, and qualitatively evaluate these in relation to key stated Chinese policy targets, consumer trends, and dominant political narratives. Our analysis shows that by 2030 China is likely to see seafood consumption outstrip domestic production. To meet the seafood gap China will likely attempt to increase domestic freshwater and offshore aquaculture, increase seafood imports, possibly expand the distant water fishing industry, and invest in seafood production abroad.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,222 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations132
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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