Farming the Sea, a False Solution to a Real Problem: Critical Reflections on Canada’s Aquaculture Regulations
Notice bibliographique
Résumé
Given the dismal state of world fisheries and their continuing decline — exacerbated by climate change — aquaculture is touted by some to be a promising means for fulfilling the growing global demand for seafood, as reflected in its rapid growth as a segment of the global food system. However, large-scale aquaculture presents a complex set of environmental and social issues, and the introduction of genetically engineered fish and seafood add a further layer of complexity to the already contentious nature of conventional aquaculture practices. This article is a critical analysis of aquaculture regulation in Canada. In addition to setting out some of the major issues posed by industrialized aquaculture, it argues that shifting the “production” of seafood from marine fisheries to aquaculture merely shifts the cause of environmental damages. Further, in the context of food security, large-scale aquaculture is an inadequate and oversimplified solution to the problems raised by coastal and Indigenous populations’ reliance on declining fisheries resources. Specifically, using two case studies, this paper criticizes the overreliance within the current system on dominant risk paradigms, which are often closely informed by science. Yet, the relationship between law and science is fraught with tensions, as the two have notably different priorities and methods. In rethinking the role of aquaculture in natural marine resource management, especially in a changing climate, it is important to ensure that careful regard is given to the socio-cultural factors, inequities, and environmental degradation that are inherent in the production of seafood.
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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 | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,059 | 0,037 |
| Communication savante | 0,022 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,031 |
| 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 ».