Advancing and applying Blue Economy in the African Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The three Great African Lakes (Victoria, Tanganyika, and Malawi/Niassa/Nyasa) are important for the Blue Economy growth of their riparian nations, providing, fisheries and aquaculture products, drinking water, microclimatic buffering, relatively cheap transport means, tourism, biodiversity, employment, and sources of energy (hydropower and oil). Economic growth comes with a cost in the form of pollution (municipal waste, industrial waste, sedimentation, agricultural run-off, land-use issues, etc.). Investments are required to augment benefits from improved regional collaboration to manage fisheries and aquaculture, restocking of certain fish species, strengthen transport, further develop tourism, and conserve biodiversity. Investments are also required to reduce the negative effects of climate change, invasive species, eutrophication, overfishing, waste disposal, polluting materials, oil spills in case of exploitation, and other threats to the well-being of the riparian populations, the profitability of economic activities and ecology of the lakes and their basins. The present paper reviews the various activities to advance the concept of the Blue Economy and highlights the utility and importance of lake management. There are excellent Blue Economy growth options for the three African Great Lakes.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».