Strengthening policy action to tackle social acceptability issues in European aquaculture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the rapid development of aquaculture worldwide, production has stagnated in Europe and North America, notwithstanding the public policies that support the sector. This stagnation may stem from the insufficient integration of social dimensions into aquaculture governance, often characterized by top-down policies and technology-driven approaches. While environmental, economic and social factors significantly influence the social acceptability of aquaculture, environmental impacts, such as habitat degradation and the spread of disease, have historically dominated regulatory frameworks. Today, low social acceptability appears to be the major obstacle to the sector's growth, highlighting shortcomings in terms of stakeholder engagement, transparency and fairness in the distribution of the benefits generated by the sector. This paper reflects the collective insights from the ICES Working Group on Social and Economic Dimensions of Aquaculture, emphasizing that challenges to social acceptability of aquaculture are widespread but context-dependent and remain insufficiently addressed in public policies related to aquaculture development. This paper recommends broadening governance beyond environmental concerns to include social and economic dimensions from the outset, strengthening public participation in decision-making processes and adopting holistic, socially informed marine spatial planning. In addition, it highlights the importance of recognizing the role of informal governance mechanisms and the production of meaningful social data as essential aspects to foster community acceptance and the sustainable development of aquaculture. Adapting aquaculture policies to local contexts through inclusive and adaptive governance is therefore essential to the sustainable growth of the sector.
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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 | 0,084 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».