Impacts of large-scale seaweed farming trends on the local environment and community
Notice bibliographique
Résumé
Seaweed farming has been growing globally as a sustainable food production method and by expanding applications for human health to agricultural and industrial materials. Recent literatures published within ten years were examined with some keywords including “large-scale seaweed farming” and “seaweed industrialization.” This comprehensive literature review on large-scale seaweed farming suggested that there are both concerns and opportunities regarding ecological-environmental and socio-economical perspectives brought by such current growing trend. While negative impact on other concurrent natural organisms, pollution, and disease and pest outbreaks, are concerning, seaweed farming can also contribute to water quality and carbon sequestration. Moreover, seaweed farming needs to consider producers’ economical conditions and health, as well as potential environmental burden by suboptimal farming conditions. There are technological challenges to meet the growing demand, while seaweed farming has potential value in food security and women empowerment. Considering these multiple impacts generated by upscaling seaweed farming, global actions to maximize benefits and mitigate negative consequences is necessary. It is crucial to enhance capacities and develop technologies for production and processing. The insufficient coverage of existing international and regional frameworks for biosecurity of aquaculture requires improvement of disease monitoring and surveillance mechanism along with increasing investments in research and capacity building. They also need consistent terminology and optimized local-level practices to address multiple challenges including social and human aspects, which can provide valuable knowledge for sustainable development.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».