Blue Economy in the face of Climate Change: Insights from resource availability projections
Notice bibliographique
Résumé
The Blue Economy aims to foster socially equitable, environmentally sustainable, and economically viable ocean resources, ensuring that conservation efforts harmonize with long-term economic growth. However, climate change significantly impacts the availability and management of these resources by altering ecosystems and habitats, affecting ocean water quality, biodiversity, and key factors such as temperature, sea level rise, and changes in wind and current patterns. In this study, we integrate state-of-the-art global datasets to project the future distribution of resources required for fisheries, aquaculture, blue carbon, bioprospecting, ecotourism, and offshore wind energy sectors. Our results show a projected negative balance within the tropics for most of these sectors. Notably, significant declines are expected closer to coastal areas, where marginalized coastal communities—particularly in Small Island Developing States (SIDS) and Least Developed Countries (LDCs)—are most vulnerable, exacerbating the ongoing challenges these states are already facing. We stress that considering the impacts of climate change on these sectors is crucial for developing realistic scenarios and informing effective policy responses. Climate adaptation and resource management strategies must prioritize the needs of these coastal communities, promote their active participation and leadership, and ensure they benefit from innovations in renewable energy, aquaculture, and other ocean-based resources. Likewise, technological advancements, international cooperation, and community engagement are essential for building adaptive capacities and fostering inclusive economic opportunities for marginalized groups. Finally, we highlight that adopting these measures is critical for fostering an equity-focused approach to resilience in ocean-dependent economies and sustaining marine resources amid changing climatic conditions.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».