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Enregistrement W3151684463 · doi:10.3389/fsufs.2021.614368

Alternative Seafood Networks During COVID-19: Implications for Resilience and Sustainability

2021· article· en· W3151684463 sur OpenAlexafffundabout
Joshua S. Stoll, Hannah L. Harrison, Emily De Sousa, Debra Callaway, Melissa Collier, Kelly M. Harrell, Buck Jones, Jordyn Kastlunger, Emma Kramer, Steve Kurian, M. Alan Lovewell, Sonia Strobel, Tracy Sylvester, Brett Tolley, Andrea Tomlinson, Easton R. White, Talia Young, Philip A. Loring

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Food Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensBirds CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaGund Institute for EnvironmentUniversity of VermontOak Foundation
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Resilience (materials science)SustainabilitySupply chainGovernment (linguistics)BusinessPsychological resilienceMarketingBiologyMedicineEcologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Export-oriented seafood trade faltered during the early months of the COVID-19 pandemic. In contrast, alternative seafood networks (ASNs) that distribute seafood through local and direct marketing channels were identified as a “bright spot.” In this paper, we draw on multiple lines of quantitative and qualitative evidence to show that ASNs experienced a temporary pandemic “bump” in both the United States and Canada in the wake of supply chain disruptions and government mandated social protections. We use a systemic resilience framework to analyze the factors that enabled ASNs to be resilient during the pandemic as well as challenges. The contrast between ASNs and the broader seafood system during COVID-19 raises important questions about the role that local and regional food systems may play during crises and highlights the need for functional diversity in supply chains.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,275
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations93
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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