Climate change adaptation in fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We conducted a global systematic literature review of climate change adaptation in fisheries. We addressed three specific questions: (i) What are fisheries adapting to? (ii) How are fisheries adapting? and (iii) What research gaps need to be addressed? We identified, characterized and examined case studies published between 1990 and 2019 that lie at the intersection of the domains of climate change, adaptation and fisheries. We characterized the documented climate change effects in fisheries that are being adapted to multiple stressors, general climate impacts, extreme events, ocean conditions, marine system shifts, climate variability, fishery dynamics, species distribution and atmospheric warming. Three categories of adaptive responses came to light: coping mechanisms (e.g. changing fishing location, use of traditional knowledge); adaptive strategies (e.g. livelihood diversification, incorporation of technology); and management responses (e.g. adaptive management, adaptation planning). We identified key potential areas for future research, including studies on the limits and barriers for adaptation, studies using specific conceptual and methodological approaches, and studies focussing on the top‐producing countries such as China, Indonesia, Peru and Russia. This analysis gives broader insights to the fisheries industry and to climate change adaptation research to proceed in the face of new global challenges.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».