The Role of Coral Reef Small-Scale Fisheries for Addressing Malnutrition and Avoiding Biodiversity Loss: A Vibrant Oceans Initiative Whitepaper
Notice bibliographique
Résumé
Integrated management of coral reef foods, as a highly diverse set of blue foods, can contribute to addressing the dual challenges of malnutrition and biodiversity loss.Advances in nutrition research have made it possible to understand nutritional benefits on a species by species basis, and to make comparisons with benefits derived from land-based foods.We provide a series of considerations about current understanding of nutrition from coral reef foods, including the predominance of finfish in nutritional assessments, the importance of contaminants for food safety, uncertainty stemming from climate and cumulative impacts, and the need for locallyspecific assessments of food systems.Next we outline how nutrition, coral reef small-scale fisheries, and communities intersect.Aspects of equity and food sovereignty are reviewed as a basis for contextualizing current scientific understanding of nutrition while acknowledging who is actually benefiting nutritionally and materially from coral reef fisheries.Given this understanding of the state of knowledge of nutrition from coral reef foods, we encourage the development of nutrition-sensitive coral reef governance.We conclude with a set of recommendations for governance institutions, fishing organizations, philanthropic foundations, funding agencies, conservation organizations, and researchers, among others.To ensure coherence, we encourage these stakeholders to work with each other and with communities for implementation of the following recommendations:The Role of Coral Reef Small-Scale Fisheries for Addressing Malnutrition and Avoiding Biodiversity Loss
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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 | 0,011 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».