The importance of engagement with fisheries, aquaculture, and Indigenous communities in the planning and implementation of marine carbon dioxide removal (mCDR)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As climate change continues to increase in severity, the window of time available to achieve climate stabilization decreases. In addition to reducing emissions, climate solutions such as marine carbon dioxide removal (mCDR) are being considered. If mCDR is to scale from research to implementation it will impact various sectors including fisheries and aquaculture. Well-coordinated, co-developed deployments along with meaningful and early engagement between the mCDR and fisheries, aquaculture, and Indigenous communities can maximize opportunities to avert zero-sum trade-offs and increase the potential for mutually beneficial synergies between the various groups. Limited engagement with fisheries, aquaculture, and Indigenous communities may enhance the likelihood of community opposition, misinformation, potential ecosystem harm, and/or difficulty in weighing cost-benefits of mCDR approaches. At this early stage of research and development, mCDR initiatives can learn from other sectors and existing networks about best practices for engagement; however, this effort requires prioritization of intentional conversations. This perspective paper offers a brief overview of mCDR overlaps with fisheries and aquaculture, followed by insights about the current state of mCDR engagement with fisheries, aquaculture, and Indigenous communities. From our perspective as an interdisciplinary co-authorship team including members from academic and government sciences, Indigenous communities, and commercial fishing communities, we offer the following high-level recommendations for engagement across mCDR and fisheries, aquaculture, and Indigenous communities that are based on lessons learned in other sectors and research areas: synthesize and expand current state of knowledge; conduct early and meaningful engagement; leverage existing networks; establish strong interdisciplinary collaboration; co-design projects with communities; and develop frameworks and best practice guides.
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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 | 0,003 | 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 ».