Strengthening the Blue Economy in the United Republic of Tanzania through Marine Spatial Planning and Biodiversity Protection
Notice bibliographique
Résumé
The United Republic of Tanzania is endowed with a vast marine territory, encompassing a territorial sea of 64,000 square kilometers and an Exclusive Economic Zone of 223,000 square kilometers, alongside a diverse coastline that stretches 1,424 kilometers. This space is characterized by a rich variety of coastal and marine ecosystems, including coral reefs, seagrass beds, mangroves, sandy beaches, rocky shores, and numerous islets, collectively covering approximately 241,500 square kilometers about 20% of Tanzania's total land area. These ecosystems provide essential goods and services that support local communities' livelihoods and cultural practices, hosting remarkable biodiversity, including 150 coral species, 8,000 invertebrate species, 1,000 fish species, 5 marine turtle species, and various other marine organisms.Despite significant progress in conservation, with 33.5% of terrestrial areas and 6.5% of ocean areas under protection, Tanzania faces pressing challenges in conservation critical habitats. To meet international commitments, efforts must intensify to ensure that at least 30% of these habitats are protected by 2030 as per target three of the Kunming Montreal Global Biodiversity Framework.The blue economy resources of Tanzania, which include fisheries, tourism, and aquaculture, are increasingly threatened by climate change and various environmental, social, and economic stressors. These challenges lead to habitat degradation and create uncertainties for coastal communities, ultimately compromising the national economy. In response, the Government of Tanzania is implementing Marine Spatial Planning, a comprehensive public process that analyzes and allocates the spatial and temporal distribution of human activities in marine areas to achieve ecological, economic, and social objectives. A scoping study conducted between July 2022 and June 2023 involved consultations with over 314 stakeholders, focusing on policy, legal, and administrative analyses, as well as a spatial data audit. This study laid a strong foundation for full-scale MSP in Tanzania, revealing eight sectoral scopes for consideration and resulting in 23 recommendations to strengthen the blue economy.Following the scoping phase, Tanzania has made significant strides in marine spatial planning and biodiversity conservation, including the development of National Marine Spatial Planning Guidelines and a Blue Economy Policy with a 10-year strategy. This talk will outline the progress made to date in this East African state, unique challenges, and lessons learned.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».