The impact of the COVID-19 pandemic on the Galapagos Islands' seafood system from consumers’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic's early stages severely impacted global fisheries, particularly areas heavily reliant on imported food and tourism like the Galapagos Islands, Ecuador. To contain the spread of the virus, a full lockdown was implemented. However, the collapse of the tourism industry precipitated the worst economic crisis in the history of this multiple-use marine protected area. This paper examines the impact of the pandemic's early stages on consumption patterns and seafood security in the Galapagos from consumers' perspective, drawing on online surveys conducted during the lockdown. Our findings revealed pre-existing seafood insecurity across the archipelago, further exacerbated by the pandemic on the least-populated island. Nevertheless, the seafood system displayed moderated resilience to the pandemic's socioeconomic disruptions. A variety of adaptive responses were adopted by Galapagos residents to cope with the lockdown. Consumers modified their seafood consumption habits, while fishers adapted their harvesting and marketing strategies. Such adaptive responses were shaped by the unique socioeconomic characteristics of each inhabited island and the ability of seafood suppliers to shift from a tourism- and export-oriented to a resident- and domestic-oriented market. This transition has created novel opportunities to foster a systemic transformation of the Galapagos seafood system to enhance its resilience against future crises caused by new pandemics, climate change, or other natural and anthropogenic drivers of change.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».