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Enregistrement W4415376972 · doi:10.3389/fmars.2025.1648960

Japan shellfish farmer perceptions of ocean acidification, adaptive strategies and comparison with global shellfish farmers

2025· article· en· W4415376972 sur OpenAlexaboutno aff
Yumeng Pang, Kristen M. Green, Yulan Kim, Ryuji Hamanoue, Keita Furukawa, Takehiro Tanaka, Yoshitaka Ota

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOcean Nexus Center, EarthLab, University of WashingtonStrong
Mots-clésShellfishPerceptionAgricultureAdaptive strategiesFlexibility (engineering)OysterGlobe

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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