Sustainable development goals (SDGs), climate change, and the development of aquaculture and fisheries industries
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture, along with commercial fishing, provides fundamental support for maintaining worldwide food security and economic progress and nutritional wellness. These sectors are confronting rising challenges and risks, which include climate change along with overfishing and non-sustainable practices. Hence, this review investigates the immediate effects of climate change on fisheries and aquaculture institutions through varying temperature conditions along with shifted precipitation cycles, coupled with ocean acidification and extreme weather occurrences. We evaluate how fish distributions respond, and physiological processes change, alongside ecosystem dynamics because of these alterations. The review also explores the sustainable development goals connectivity of aquaculture and fisheries to identify mechanisms that combat poverty and hunger alleviation and resolve environmental problems. This review further corroborates worldwide adaptation methods by analyzing combinations of species dispersal along with selective breeding and habitat recovery and innovative fish farming systems. However, many studies provided evidence on success rates of these methods and require community participation coupled with technological development along with relevant local and regional policy support. Different geographical areas show evidence of effective adaptation strategies through studies that prove the success of integrated traditional approaches and community involvement in decision-making frameworks. Finally, this review demonstrates the importance of developing a comprehensive solution to enhance aquaculture and fisheries resilience against climate change, as food security and socio-economic stability depend on the adoption of sustainable practices as their core operating principle.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».