A Traits-based assessment of aquaculture’s sustainable development potential at the food-climate-biodiversity nexus
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture is an important component of ocean-based food systems. Production of aquatic species is simultaneously impacted by and contributes to climate change and biodiversity loss through complex interlinkages between ecosystems and our food systems. Thus, assessing aquaculture’s sustainability needs to account for the nexus of food security, climate change and biodiversity (FCB). Social-ecological traits-based approaches, which use physical, ecological and socio-cultural characteristics to understand interactions in complex systems, could help overcome challenges in navigating the FCB nexus. This study investigates aquaculture’s role in achieving FCB goals by combining biological traits of farmed species with aquaculture production statistics and stakeholders’ knowledge on the importance of these traits in achieving FCB targets. Firstly, we developed a trait-based analytical framework to quantify the potential of major farmed aquatic species to contribute to FCB goals based on their biological and ecological characteristics, and assessed temporal trends in aquaculture’s FCB potential. We find that trade-offs between the food, climate and biodiversity dimensions have resulted in an overall decline in aquaculture’s FCB potential since 1980. While mean scores across 54 highly farmed aquaculture species are low, algae and molluscs tend to perform well across FCB indices. As aquaculture has intensified, production has increasingly favored a handful of species with low potential and more trade-offs in achieving the different sustainability goals, lowering aquaculture’s FCB potential. Future aquaculture can reverse such unfavorable trends by shifting to farm species with greater FCB potential and synergies. For example, molluscs have disproportionately contributed to aquaculture’s FCB potential but are under-represented in global production. Moreover, seaweed farming has received large interest because of its high FCB potential and synergies. We thus examined stakeholder perceptions of traits associated with food, climate and biodiversity using a case study in British Columbia’s nascent seaweed aquaculture sector in order to investigate the influence of traits on FCB in a local context and understand potential social-ecological challenges related to sustainable aquaculture development. Stakeholder perceptions of seaweed traits underscore the complexity in achieving FCB objectives synergistically through developing a new seaweed farming industry. Overall, our results highlight the large scope and opportunities to improve the contributions of aquaculture to FCB goals by selecting farmed species with traits that can better support such goals and that match stakeholders’ socio-ecological preferences. This traits-based approach can help identify opportunities and barriers for aquaculture transitions to develop equitable pathways toward the sustainable development of aquaculture across nuanced regional contexts.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».