Blue economy of Bangladesh and sustainable development goals (SDGs): a comparative scenario
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Notice bibliographique
Résumé
Blue economy has the potential to promote economic growth, improve livelihoods, and create jobs while protecting marine ecosystems. This research uses a comprehensive analysis of secondary data sources to assess various blue economy sectors, including maritime transport, fisheries, aquaculture, offshore renewable energy, marine tourism, marine biotechnology, and ocean mining. By examining the blue economy experiences of developed nations like the United States, Canada, Japan, Norway, and Australia, the study identifies the best SDG practices and strategic lessons applicable to Bangladesh. In the case of Bangladesh, the research focuses on the blue economy initiatives, opportunities, and challenges associated with the Sustainable Development Goals (SDGs). The blue economy and SDGs nexus in the context of Bangladesh demonstrates that out of 17 goals, 12 SDGs (SDG 1, SDG 2, SDG 3, SDG 7, SDG 8, SDG 9, SDG 11, SDG 12, SDG 13, SDG 14, SDG 16 and SDG 17) are linked with blue economy practices in Bangladesh. However, in the case of developed countries, only six SDGs (SDG 7, SDG 8, SDG 9, SDG 12, SDG 13, SDG 14) are connected to the blue economy because of the diversity of blue economy practices across the countries. Situated along the Bay of Bengal, Bangladesh has significant potential to utilize its marine resources for sustainable development. However, it faces challenges such as inadequate infrastructure, regulatory gaps, environmental risks, and limited technological advancements. The study thus emphasizes the need for integrated policy frameworks, stakeholder coordination, investments in sustainable infrastructure, public–private partnerships, technological innovation, and community engagement.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle