Assessing potential driving factors of the ecosystem service value of mariculture shellfish in China using a structural equation modeling approach
Notice bibliographique
Résumé
China is one of the major mariculture countries for shellfish in the world and provides more than 70% of the total global shellfish production. However, there is limited knowledge of the potential driving factors of the ecosystem service value of mariculture shellfish in China. Understanding what factors and how they drive the ecosystem can provide reference for further improving the ecosystem service value of mariculture shellfish, which is both theoretically and practically important for promoting the development of marine fishery economy in China. In this study, data of six major mariculture shellfish species in nine coastal provinces of China from 2009 to 2020 were analyzed using a structural equation modeling approach to quantify the effects of resource distribution characteristics and market demand on the ecosystem service value of mariculture shellfish in China. The results indicated that both resource distribution characteristics and market demand are important driving factors of the ecosystem service value of mariculture shellfish in China. Specifically, from the perspective of path coefficient, market demand plays a more important role (0.58) than resource distribution characteristics (0.36) in influencing the ecosystem service value of mariculture shellfish in China. Therefore, the research results for shellfish marine culture can be summarized as: (1) to actively respond to changes in shellfish market demand, (2) to enhance development planning for coastal shellfish cultivation area, and (3) to strengthen systematic management of mariculture shellfish resources. Results of this study could provide theoretical support and serve as a basis for promoting sustainable development of shellfish culturing industry and fisheries economy in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».