The Local Turn in a Global Sea: Identifying Sustainability Trade‐Offs in Regionalized Marine Aquaculture Systems
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Marine aquaculture, like the broader seafood industry, relies heavily on international trade and global supply chains for both production and sales. Recent global disruptions, including the COVID‐19 pandemic, the Russian invasion of Ukraine, the conflicts in the Middle East, and trade tensions, have exposed the social and economic vulnerabilities inherent in a globalized production system. In response, these events have sparked growing interest in transitioning to localized and regional supply chain models. Calls to “buy national” and support domestic economies highlight this trend toward regionalization. This study explores the sustainability implications of regionalizing marine aquaculture by examining the four key segments of the supply chain. These are (1) upstream inputs and resources (2) aquaculture production (3) downstream added value‐processing and (4) distribution–transportation. Potential benefits of regional production models include increased resilience to disruptions, lower transportation‐related carbon emissions, and support for local economies. However, such models may also introduce trade‐offs, including reduced production efficiency, supply and sales limitations, and implications for social, cultural, and governance structures. Our analysis reveals that the sustainability outcomes of regionalization are complex and context‐dependent. It is influenced by the specific characteristics of existing supply chains and the regional contexts in which they operate. While regionalization may offer advantages in certain contexts, it does not guarantee improved sustainability. Thus, it is crucial to critically assess the assumption that regionalization inherently leads to improved sustainability outcomes. Proactive evaluation of these dynamics is essential to develop strategies that maximize benefits while addressing potential trade‐offs.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».