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Enregistrement W3159792716 · doi:10.22144/ctu.jen.2021.004

Climate change-related risk adaptation in striped catfish, tilapia and shrimp farming systems in the Mekong Delta, Vietnam

2021· article· en· W3159792716 sur OpenAlexfundno aff
Nam Sơn Võ, Minh Hai Dao, Do Quynh Nguyen, Nghia Long Van, Truc Phan Thi Thanh, Anh Nguyễn Quỳnh, Boripat Lebel, Louis Lebel, Thanh Phương Nguyễn

Notice bibliographique

RevueCan Tho University Journal of Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésCatfishShrimp farmingShrimpStockingFisheryAquacultureTilapiaAgricultureClimate changeBiologyEnvironmental scienceAgricultural scienceGeographyEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to determine climate change-related risk (CCR) impacts, responses of farmers, and assistant activities in tilapia cage culture (TC), striped catfish nursery (SCN), striped catfish grow-out (SCG), improved extensive shrimp (IES) and intensive shrimp (IS) systems. A survey of 601 farmers in the Mekong Delta, Vietnam, was conducted using clustered sampling. Intense rainfall events and rapid changes in temperature affected all five surveyed farm systems. Extreme high temperatures impacted the TC, IES and IS systems, while extreme low temperatures impacted the striped catfish groups (SCN and SCG). Striped catfish farming systems were more sensitive to low temperatures in comparison to shrimp and tilapia. For risk management purposes, increasing pond dike height was applied in the SCN and SCG farming systems. While increased pond depth was observed in the SCN, SCG and IS systems, the IS and SCN systems had higher counts of additional pond construction. Water quality was monitored and feed supplements/medicines were used by farmers in all five farm systems; however, these activities were higher for the SCN, SCG and IS systems than for the TC and IES groups. Reduced stocking density was observed in TC, SCN, SCG and IS, but not in IES. In addition, the use of aerators or mixers was the most-employed solution in the IS system. Amongst information sources of climate-related risks, television was found to be the most important, followed by neighbouring farmers and the Department of Fisheries (DOF)...

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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