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Enregistrement W4367183686 · doi:10.1111/jwas.12967

Dynamics of aquaculture governance

2023· article· en· W4367183686 sur OpenAlexaff
Curtis M. Jolly, Beatrice Nyandat, Zhengyong Yang, Neil B. Ridler, Felipe Matias, Zhiyi Zhang, Pierre Murekezi, Ana Maria Baptista Menezes

Notice bibliographique

RevueJournal of the World Aquaculture Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessProductivityCorporate governanceProduction (economics)Sustainable developmentSustainabilityNatural resource economicsIndustrial organizationEconomicsEconomic growthFinanceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aquaculture is a growing industry with an annual growth rate that is far superior to the population growth rate. Most production occurs in lower‐ and middle‐income countries, and therefore, they can improve the efficiency and modernize the production systems to increase exports to earn foreign exchange earnings for economic and social development. The institutional arrangements should be part of the mechanisms that ensure sustainable aquaculture growth, through the participation of all stakeholders. Sustainability is possible with good and dynamic governance through which the industry embraces the basic principles of governance, equity, accountability, efficiency, and predictability. Over the past decade, several countries made changes in governance and implemented regulations through their action plans to improve aquaculture productivity, and stakeholders profited from the changes made along the value chain. For the producers to benefit from the value‐added products, they complied with the regulations imposed by the importing countries, international regulatory bodies, or their own consumers. Standards increased, and the implementation of certification resulted in changes in the industrial structure. These standards, which inflict regulatory cost on producers, stimulated an improvement in productivity and product quality. However, during the last decade, production growth declined from 5.8% from 2001 to 2010 to 4.5% from 2011 to 2018, resulting in the elusive realization of the potential of meeting the sustainable development targets. There is a need for a paradigm shift that encourages small‐scale producers to engage in sustainable intensive aquaculture. The challenge is, therefore, to move toward production intensification and expansion, and the harmonization of national and international regulations to ensure the supply of safe and adequate fish to consumers, while maintaining a sustainable production system, and at the same time conserving the environment and maintaining social and economic stability. With good governance and political will, the social, economic, and environmental objectives for attaining the Sustainable Development Goals during the period 2020–2030 are possible if governments integrate sustainable aquaculture developments within an expanded aquatic and terrestrial food security policy framework using systems thinking and open innovation approaches.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSans objet
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

Citations77
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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