Globalism, localism and blue food systems – How can cross-scale tensions be reduced? A production perspective from UK seafood stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
‘Blue foods’ are derived from aquatic species that are caught or cultivated and are amongst the most globally traded commodities. Growing emphasis is being placed on blue foods in future transitions to sustainable food systems. However, recent international events such as the Covid-19 pandemic, UK-EU ‘Brexit’, and Russia-Ukraine war have caused renewed interest in ideological debates between globalism and localism and associated cross-scale tensions. Here, we aim to provide further insight into cross-scale tensions in blue food systems through a literature review and UK-based seafood stakeholder workshop. From our literature review, the evidence for cross-scale tensions was linked to the following themes: economic efficiency versus social justice; food security and food sovereignty; sustainability and traceability. A stakeholder workshop revealed a need for international market actors to support improvements in the social and environmental practices of blue food producers. Fully traceable supply chains that enable the transfer of information across jurisdictions were also deemed desirable to provide greater assurance on product legality and provenance. Developing a blue foods strategy at a national level was suggested as a solution to potentially rebalance the influence of international markets, with the objective of rejuvenating re-localised blue food systems. To be successful, a blue foods strategy will require the alignment and integration of policies that impact on different industry subsectors.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».