Japan shellfish farmer perceptions of ocean acidification, adaptive strategies and comparison with global shellfish farmers
Notice bibliographique
Résumé
Ocean acidification (OA) poses significant threats to shellfish aquaculture. Although governments and organizations around the globe are taking actions to mitigate the impacts of OA, few studies directly report shellfish farmer perceptions of OA and corresponding responses. In this study, we document Japanese shellfish (oyster) commercial farmer perceptions of, and adaptive strategies for OA with respect to oyster aquaculture. We also review and compare our results with existing studies of shellfish commercial farmer perceptions of OA in three regions, including the United States (U.S.), the Mediterranean region and British Columbia, Canada. We found variation in the perceptions of OA around the globe; it is common among all shellfish farmers to have difficulty distinguishing OA from other environmental stressors. OA adaptive strategies from shellfish farmers were only reported for the U.S. (in the literature), and Japan (this study). Acknowledging the diverse geographical and cultural backgrounds, we discussed the similarity and difference of adaptive strategies between the U.S. (as a post-event case with documented OA-related shellfish mortality) and Japan (as a pre-event case) to cope with OA. For example, farmers from both countries suggest, or are already utilizing flexibility in farm management and applying knowledge through hands-on learning. While U.S. farmers rely on networking with different stakeholders to learn about OA knowledge and solutions while Japanese farmers do not. Learning from the strategies that U.S. farmers applied to adapt to OA events, several areas of policies and actions (e.g., financial support, collaboration with scientists and OA awareness enhancement) were identified to better support and empower Japanese shellfish farmers to adapt to future OA scenarios. However, future study on suitability and transferability of implementing policies and actions in Japan is required due to different geographical and cultural contexts.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».