Modernization, Political Economy, and Limits to Blue Growth: A Cross‐National, Panel Regression Study (1975–2016)*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Seafood production and trade have expanded dramatically over the last 40 years and comprise one of the fastest growing, and most environmentally impactful, sub‐sectors of the global food system. While richer nations have increased their seafood consumption and displaced their environmental load, the marine environmental impact of fishery production has largely shifted to the waters of less‐affluent nations. To sustain fishing economies and seafood security, in an era of increasing marine ecological precarity constitutes a major challenge for development and human well‐being in the 21st century. Blue growth perspectives emphasize the transformative power of growth‐oriented development. Such perspectives conflict with critical political economic theories of environment and food systems; notably, the treadmill of production and world food system scholarship. Using annual data from the Global Footprint Network, World Bank, UN FAO, and International Monetary Fund, this study applies methods in cross‐national, panel regression analysis in order to ultimately pose some important challenges to modernist blue growth perspectives. The analysis suggests that economic growth and incorporation into the world market economy have led to unsustainable and inequitable outcomes regarding the marine ecological impact of fisheries.
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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 | 0,003 |
| 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 ».