Moving Seaweed Farms from Shallow to Deep Seawater to Cope with Warming and Diseases in Zanzibar. Current Socio-Economic and Cultural Barriers
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at identifying the climate and non-climate stressors affecting the seaweed farming practices. It also examines the deep water seaweed farming as a viable adaptation measure to these stressors and barriers that could constrained female seaweed farmers who are the majority. The study was carried out in six selected groups, two groups were from South District, Unguja Main Island (Furahiya Wanawake-Paje and Flower Group-Muungoni). And four groups were selected from Pemba Island (Tuwe Imara and Umoja Kazi- East Msuka and Ipo sababu and Umoja ni Nguvu – East Tumbe) from Micheweni District. These groups were selected because they participated in previous project implemented by Milele Zanzibar Foundation (MZF) and The Panje Project (TPP). Questionnaire interview collected various information related to the study from 111 seaweed farmers who are members of these groups. Information such as baseline seaweed production, climate change and diseases that affect seaweed production, farmer’s awareness on moving seaweed farms to deep water to cope with increasing warming and diseases and their capacity to swim as prerequisite for the adoption of this coping strategy. The focal group discussions were conducted in all six groups to collect various information to triangulate the findings collected from the questionnaire interview. The data obtained from three methods analyzed using descriptive statistics. The findings show that seaweed farming production has declined at least over the last seven years. Climate change and its variability, diseases, over utilization of shallow water space for farming seaweed, COVID 19 and price has contributed a lot in the observed decline. Deep water (0.5 meter during low tide and 3-5 meters during high tide) seaweed farming seen as viable option to cope and adapt to increasing warming and diseases but its adoption especially amongst female seaweed farmers constrained by their limited capacity to swim and their limited ownership of the vessels. The study also identified other barriers such as age, gender and cultural factors that could constrained female seaweed farmers from participation in swimming and sea safety training. To facilitate adoption of the deep-water seaweed farming method amongst the seaweed farmers, concerted effort should be made to overcome the barriers that are likely to limit the massive adoption of this method.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».