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Enregistrement W4405614153 · doi:10.1016/j.geomat.2024.100046

Mapping suitability for climate-smart aquaculture: Geospatial characterization in Tanzania's Lake zone

2024· article· en· W4405614153 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher N. Mdoe, Edwin E. Ngowi, Christopher P. Mahonge

Notice bibliographique

RevueGEOMATICA · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeospatial analysisTanzaniaAquacultureGeographyClimate changeEnvironmental scienceEnvironmental resource managementPhysical geographyWater resource managementRemote sensingFisheryEnvironmental planningGeologyOceanographyFish <Actinopterygii>Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aquaculture plays a crucial role in global food security and economic development, especially in fish-dependent communities such as those in the Lake Zone regions of Tanzania. However, climate change poses significant challenges to the sustainability of aquaculture operations in these areas, with impacts including rising temperatures and altered precipitation patterns affecting fish productivity and community well-being. Climate-smart aquaculture (CSAq) practices offer a way to enhance resilience and sustainability amidst these climate-induced challenges. By employing Analytic Hierarchy Process (AHP) and Geographic Information System (GIS) techniques, this research classifies current land suitability for CSAq practices and provides insights into its distribution. The study highlights the importance of integrating geospatial characteristics such as elevation, soil type, temperature, slope, and land use/land cover (LULC) in identifying optimal locations for CSAq, thus guiding effective planning and management strategies. Results indicate variations in current CSAq suitability between the two regions, with Mara showing a higher suitability with an area of 1792,563.3 ha compared to Mwanza, which has a suitability area of 867,708.8 ha. These findings offer valuable insights for government and other stakeholders involved in CSAq practices, guiding planning and investment decisions. They emphasize the importance of site-specific considerations and sustainable management practices. Implementation of recommendations such as strategic site selection and proper utilization of resources favorable for CSAq can contribute to enhancing food security, economic growth, and environmental conservation in these regions. • Advanced Geospatial Methodology: The study employs Analytical Hierarchy Process (AHP) and Geographic Information System (GIS) tools to comprehensively evaluate Climate-Smart Aquaculture (CSAq) suitability in Tanzania’s Lake Zone, with an emphasis on Mwanza and Mara regions. • Regional Suitability Insights: The findings highlight Mara Region as more conducive to CSAq compared to Mwanza, emphasizing the role of geographic and environmental variables in shaping aquaculture potential. • Climate Adaptation and Sustainability: The research underscores the critical role of CSAq in mitigating the adverse impacts of climate change on aquaculture, thereby enhancing food security, ecological resilience, and regional economic development. • Future Challenges and Solutions: The analysis anticipates future threats to CSAq suitability, including urban sprawl, population pressure, and intensifying climate variability, and proposes adaptive strategies for sustainable aquaculture management. • Policy and Stakeholder Relevance: The study offers actionable guidance for policymakers and practitioners, enabling evidence-based site selection and the promotion of resilient aquaculture systems across Tanzania’s Lake Zone.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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