The business of oyster restoration: using traditional market‐based approaches to estimate the oyster restoration economy
Notice bibliographique
Résumé
In the United States, restoring oyster reefs is increasingly a priority, due to a desire to return the economic, ecological, and social services the habitat can provide. This growing demand for oyster reef restoration has led to the development of an oyster reef restoration economy. This study was the first to assess it as such, by using similar approaches to private sector market studies. Here, we conducted a market assessment to: quantify the market size in terms of annual dollars spent on oyster reef restoration projects; understand the variation in industry members involved, and market variation by region and state; analyze the distribution of the total market size across the value chain; and document primary factors that will contribute to future market growth or decline. We also used the direct annual spend to estimate the industry's impact on jobs, indirect output, and induced output from the oyster restoration industry on the U.S. economy. In the United States, the oyster reef restoration industry's overall size, measured as annual spend, is $70–90 M, directly supporting an estimated 1500 jobs and contributing $210 M of economic output. Most of the market is directed toward projects whose intended direct result is increased oyster populations versus planning, surveys, or monitoring. The vast majority (85%) of the market resides in the mid‐Atlantic and the Gulf of Mexico regions. Practitioners nearly unanimously agree that the oyster reef restoration industry will continue to grow over the next 5 years.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».