PubCast - Alternative Seafood Networks During COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Export-oriented seafood trade faltered during the early months of the COVID-19 pandemic. In contrast, alternative seafood networks (ASNs) that distribute seafood through local and direct marketing channels were identified as a “bright spot”. In this paper, we draw on multiple lines of quantitative and qualitative evidence to show that ASNs experienced a temporary pandemic “bump” in both the United States and Canada in the wake of supply chain disruptions and government mandated social protections. We use a systemic resilience framework to analyze the factors that enabled ASNs to be resilient during the pandemic as well as challenges. The contrast between ASNs and the broader seafood system during COVID-19 raises important questions about the role that local and regional food systems may play during crises and highlights the need for functional diversity in supply chains. This paper was authored by Joshua S Stoll, Hannah L Harrison, Emily De Sousa, Debra Callaway, Melissa Collier, Kelly Harrell, Buck Jones, Jordyn Kastlunger, Emma Kramer, Steve Kurian, M Alan Lovewell, Sonia Strobel, Tracy Sylvester, Brett Tolley, Andrea Tomlinson, Easton R White, Talia Young, Philip A Loring. This paper was originally published in Frontiers in Sustainable Food Systems.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
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 ».