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Enregistrement W4319303220 · doi:10.1016/j.marpol.2023.105516

Ecological carrying capacity in mariculture: Consideration and application in geographic strategies and policy

2023· article· en· W4319303220 sur OpenAlexaff
Jeffrey D. Fisher, Dror L. Angel, Myriam D. Callier, Daniel L. Cheney, Ramón Filgueira, Bobbi Hudson, Christopher W. McKindsey, Lisa M. Milke, Heather Moore, Francis O’Beirn, Jack P.J. O’Carroll, Berit Rabe, Trevor C. Telfer, Carrie J. Byron

Notice bibliographique

RevueMarine Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésAquacultureMaricultureBusinessDocumentationEnvironmental resource managementEnvironmental planningEcosystem-based managementProcess (computing)SustainabilityCorporate governanceJurisdictionCarrying capacityFisheryNatural resource economicsGeographyEcologyFish <Actinopterygii>Political scienceEconomicsComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Governance and management strategies for aquaculture development were examined for a select number of jurisdictions covering a range of marine aquaculture production to better understand the degree to which concepts of “Ecological Carrying Capacity” (ECC) are incorporated into management tools or permitting requirements for aquaculture development. Policies, regulations, and strategic plans were sought through professional knowledge and, at times, using web-based searches. Aquaculture ECC, defined here as, “the magnitude of aquaculture production that can be supported without leading to unacceptable changes in ecological process, species, populations, or communities in the environment,” was not strictly applied in any jurisdiction’s aquaculture policy documentation. A broadened search to consider the concept of aquaculture carrying capacity (CC) more generally was conducted. Of the ten nations examined, CC concepts could be found in policy documentation of several nations. The inclusion of CC concepts in policy and strategic planning can be used as part of a suite of management tools to promote sustainable aquaculture within FAO’s Ecological Approach to Aquaculture.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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