Aquaculture Governance Indicators: A diagnostic framework for steering towards sustainability
Notice bibliographique
Résumé
The Aquaculture Governance Indicators (AGI) are an integrated social scientific framework for assessing governance performance for steering aquaculture sectors towards sustainability around the world. The AGI assess four governance dimensions against three governance principles. The four governance dimensions – legislation, voluntary codes and standards, collaborative arrangements and governance capabilities - allow for a systematic mapping of the governance landscape. The governance principles – legitimacy, effectuation, and coordination – focus on the organisation of roles and responsibilities, the implementation and effectiveness of enforcement, monitoring and learning, and the alignment of activities. This paper demonstrates the explorative and explanatory power of the AGI framework using the case of disease management in the salmon industries of Norway, Chile, and Canada. Our findings show that the governance of disease risk in these salmon industries is strongly supported by state legislation, yet remains limited in steering towards alternative solutions for avoiding or mitigating the effects of disease – and other persistent environmental challenges. We conclude that the AGI provides a valuable framework for self- or guided reflection and deliberation amongst decision-makers and stakeholders in aquaculture sectors around the world. Further development of the AGI framework will focus on a global set of country assessments, comparative analysis between production regions, comparison with other aquaculture indicator frameworks and the AGI’s potential for assessing the governance performance of food systems more broadly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».