Managing offshore multi-use settings: Use of conceptual mapping to reduce uncertainty of co-locating seaweed aquaculture and wind farms
Notice bibliographique
Résumé
The offshore Multi-use Setting (MUS) is a concept that aims to co-locate marine industrial activities, including wind farms and aquaculture. MUS is considered an innovative approach to promoting efficiency in space and resource use whilst contributing global policy priorities. However, the impacts of MUS development across social, economic, and environmental domains are uncertain, hindering the commercialisation of the concept. In this study, we initially demonstrate the potential consequences of co-locating seaweed aquaculture and a wind farm as a step towards MUS. Using a hypothetical case study and modified Delphi methodology, 14 subject matter experts predicted potential outcomes across social and environmental objectives. Five Cognitive maps and impact tables of 58 potential consequences were generated based on experts' perspective on co-locating seaweed aquaculture and a wind farm. The findings highlight the potential to exasperate pressures in the area, including those already attributed to wind farm operations, such as species mortality and stakeholder conflict. However, it may also enhance social-ecological conditions, such as resource provisioning and promoting habitat functionality in the region, through the addition of seaweed aquaculture. The cognitive maps demonstrate the complexity of managing MUS implementation, where high degree of variability and uncertainty about the outcomes is present. The findings of this study provide the vital entry point to performing further integrative assessment and modelling approaches, such as probabilistic analysis and simulations, in support of MUS decision-making. The research also strongly recommends alternative strategies in the pursuit of combining seaweed production and wind farms to avoid significant financial (among many other) trade-offs and risks. More broadly, we have found that our approach's ability to visually represent a complex situation while considering multiple objectives could be immensely valuable for other bioeconomy innovations or nature-based solutions. It helps mitigate the potential for expensive investments without a comprehensive evaluation of the associated risks and negative impacts, as necessitated by the principles of sustainability in decision-making.
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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 | 0,017 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».