A traits-based approach to assess aquaculture’s contributions to food, climate change, and biodiversity goals
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture has the potential to support a sustainable and equitable food system in line with the United Nations Sustainable Development Goals (SDG) on food security, climate change, and biodiversity (FCB). Biological diversity amongst aquaculture organisms can drive diverse contributions to such goals. Existing studies have assessed the performance of a limited number of taxa in the general context of improving aquaculture production, but few explicitly consider the biological attributes of farmed aquatic taxa at the FCB nexus. Through a systematic literature review, we identify key traits associated with FCB and evaluate the potential of aquaculture to contribute to FCB goals using a fuzzy logic model. The majority of identified traits are associated with food security, and two-thirds of traits linked with food security are also associated with climate change or biodiversity, revealing potential co-benefits of optimizing a single trait. Correlations between FCB indices further suggest that challenges and opportunities in aquaculture are intertwined across FCB goals, but low mean FCB scores suggest that the focus of aquaculture research and development on food production is insufficient to address food security, much less climate or biodiversity issues. As expected, production-maximizing traits (absolute fecundity, the von Bertalanffy growth function coefficient K, macronutrient density, maximum size, and trophic level as a proxy for feed efficiency) highly influence a species' FCB potential, but so do species preferences for environmental conditions (tolerance to phosphates, nitrates, and pH levels, as well as latitudinal and geographic ranges). Many highly farmed species that are typically associated with food security, especially finfish, score poorly for food, climate, and biodiversity potential. Algae and mollusc species tend to perform well across FCB indices, revealing the importance of non-fish species in achieving FCB goals and potential synergies in integrated multi-trophic aquaculture systems. Overall, this study provides decision-makers with a biologically informed assessment of desirable aquaculture traits and species while illuminating possible strategies to increase support for FCB goals. Our findings can be used as a foundation for studying the socio-economic opportunities and barriers for aquaculture transitions to develop equitable pathways toward FCB-positive aquaculture across nuanced regional contexts.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».