Enhancing Smallholder Aquaculture in Philippine Peatlands: Challenges, Opportunities, and Nature-Based Solutions in the Leyte Sab-a Basin
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the status, challenges, and opportunities of smallholder aquaculture in the Leyte Sab-a Basin Peatland (LSBP), with a particular focus on the application of Nature-Based Solutions (NbS) for sustainable management. Using a mixed-methods approach that combines a comprehensive literature review with a focus group discussion (FGD) involving 22 local practitioners, the study identifies both traditional practices—such as bamboo pond structures and the use of Kangkong (Ipomoea aquatica) and Azolla as fish feed—and key constraints to productivity. These include environmental vulnerabilities (e.g., declining water quality, climate variability), technical limitations (e.g., disease risks, lack of fingerlings), and socio-economic barriers (e.g., limited market access, financial insecurity, and gender inequality). While most smallholders are unfamiliar with formal NbS frameworks, their current practices already reflect ecological principles aligned with NbS. The study further highlights the socio-economic significance of aquaculture as both a livelihood resource and a contributor to food security in rural peatland communities. Linking traditional knowledge with scientifically guided NbS—such as Integrated Multi-Trophic Aquaculture (IMTA), aquaponics, and biofiltration systems—can enhance ecosystem resilience and livelihood security. In addition, strengthening gender-inclusive participation and providing equitable access to training and financial support are critical to improving resilience. This study concludes that targeted capacity-building, financial support mechanisms, and multi-stakeholder partnerships are needed to facilitate inclusive, sustainable, and climate-resilient aquaculture systems in peatland environments. Beyond addressing immediate livelihood changes, these strategies also contribute to biodiversity conservation, ecosystem restoration, and climate adaptation in fragile wetland landscapes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».