Dried fish at the intersection of food science, economy, and culture: A global survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dried fish—here defined broadly as aquatic animals preserved using simple techniques, such as sun‐drying, salting, fermentation, and smoking that permit storage as foods at ambient temperature for extended periods without specialized packaging—have received little direct attention in fisheries research. This lack of visibility belies their historical and contemporary importance. Prior to the introduction of refrigeration, dried fish were the main form in which fisheries catches were traded and consumed. Dried fish products remain a core component of production, trade, diets, and cuisines across the world, particularly in the Global South. The dried fish sector provides employment for millions of people, particularly women, who comprise most of the fish‐drying workforce in many locations. However, the sector also confronts and creates significant challenges including food safety concerns and exploitative labour conditions. This paper is the first systematic assessment of the global literature on dried fish, comprised of a sample of >1100 references. In contrast to the general fisheries literature, which is dominated by studies of ecology and governance and focusses mainly on primary production, the dried fish literature is dominated by studies from food science and concentrates on the processing segment of fish value chains. As such, it offers valuable reference point for fisheries research, which is becoming increasingly attentive to food systems. This paper uncovers a wealth of insights buried in this largely unheralded literature, and identifies key thematic intersections, gaps and research questions that remain to be addressed in the study of dried fish.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».