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Enregistrement W4387791666 · doi:10.1016/j.cosust.2023.101379

Aquaculture governance: five engagement arenas for sustainability transformation

2023· article· en· W4387791666 sur OpenAlexaff
Stefan Partelow, Furqan Asif, Christophe Béné, Simon R. Bush, Aisa O. Manlosa, Ben Nagel, Achim Schlüter, Vishnumurthy M Chadag, Afrina Choudhury, Steven M. Cole, Richard S. Cottrell, Stefan Gelcich, Rebecca R. Gentry, Jessica A. Gephart, Marion Glaser, Malin Jonell, Geshe Krause, Andreas Kunzmann, Holger Kühnhold, Melissa Marschke, Darien D. Mizuta, Adiska Octa Paramita, Nie Pin, Nerissa D. Salayo, Grant D Stentiford, Joshua S. Stoll, Max Troell, Giovanni M. Turchini

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Environmental Sustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésSustainabilityOperationalizationCorporate governanceProcess (computing)BusinessEnvironmental resource managementEnvironmental planningSocial sustainabilityStakeholder engagementPolitical sciencePublic relationsEconomicsEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A greater focus on governance is needed to facilitate effective and substantive progress toward sustainability transformations in the aquaculture sector. Concerted governance efforts can help move the sector beyond fragmented technical questions associated with intensification and expansion, social and environmental impacts, and toward system-based approaches that address interconnected sustainability issues. Through a review and expert-elicitation process, we identify five engagement arenas to advance a governance agenda for aquaculture sustainability transformation: (1) setting sustainability transformation goals, (2) cross-sectoral linkages, (3) land–water–sea connectivity, (4) knowledge and innovation, and (5) value chains. We then outline the roles different actors and modes of governance can play in fostering sustainability transformations, and discuss action items for researchers, practitioners, and policymakers to operationalize activities within their engagement arenas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,030
Communication savante0,0250,020
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0120,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations36
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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