Maladaptation to Climate Change Poses a Threat to Future Aquaculture Production
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT As the effects of climate change become more prominent and impacts intensify, the aquaculture sector must make decisions on adaptation strategies and implement actions that will reduce risks and increase resilience. However adaptation is complex, and there can be many consequences of action or inaction. One of the major risks is maladaptation, when an action that is introduced to minimize a negative effect makes the situation worse, increases vulnerability, or has other undesirable impacts. This study considers how climate change maladaptation can occur across six defined Aquaculture Maladaptation Outcomes: (1) Increased emissions of greenhouse gases, (2) Negative impact on farmed species, (3) Negative ecological or environmental impact at local, regional or international scale, (4) Negative social impact on individuals, communities, or the global population, (5) Negative economic impact on individuals, companies, or the global food market and (6) Reduced adaptive capacity of aquaculture systems. The study further explains that maladaptation could arise through different routes, often unintentionally and could occur at all stages in the production line and associated supply chain (e.g., feed production), such as the farm‐level or industry‐wide scale, threatening future food production and sustainability of the sector. The distinction between adaptation and maladaptation is not always clear, changing over time and influenced by different factors, so the adaptation‐maladaptation continuum is also discussed, as is the need for trade‐offs. Finally, seven recommendations are outlined to help advance adaptation to climate change in aquaculture.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».