Future Socio-Political Scenarios for Aquatic Resources in Europe: A Common Framework Based on Shared-Socioeconomic-Pathways (SSPs)
Notice bibliographique
Résumé
It has proven extremely challenging for researchers to predict with confidence how human societies might develop in the future, yet managers and industries need to make projections in order to test adaptation and mitigation strategies designed to build resilience to long-term shocks. This paper introduces exploratory scenarios with a particular focus on European aquaculture and fisheries and describes how these scenarios were designed. Short-, medium- and long-term developments in socio-political drivers may be just as important in determining profits, revenues and prospects in the aquaculture and fisheries industries as physical drivers such as long-term climate change. Four socio-political-economic futures were developed, based partly on the IPCC SRES (Special Report on Emissions Scenarios) framework and partly on the newer system of Shared Socio-economic Pathways (SSPs). ‘Off the shelf’ narrative material as well as quantitative outputs were ‘borrowed’ from earlier frameworks but supplemented with material generated through in-depth stakeholder workshops involving industry and policy makers. Workshop participants were tasked to outline how they thought their sector might look under the four future worlds and, in particular, to make use of the PESTEL conceptual framework (Political, Economic, Social, Technological, Environmental, and Legal) as an aide memoire to help define the scope of each scenario. This work was carried out under the auspices of the EU Horizon 2020 project CERES (Climate change and European aquatic RESources), and for each ‘CERES scenario’ (World Markets, National Enterprise, Global Sustainability and Local Stewardship), additional quantitative outputs were generated, including projections of future fuel and fish prices, using the MAGNET (Modular Applied GeNeral Equilibrium Tool) modeling framework. In developing and applying the CERES scenarios, we have demonstrated that the basic architecture is sufficiently flexible to be used at a wide diversity of scales. We urge the climate science community to adopt a similar scenarios framework, based around SSPs, to facilitate global cross-comparison of fisheries and aquaculture model outputs more broadly and to harmonize communication regarding potential future bioeconomic impacts of climate change.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».