Success stories in Asian aquaculture
Notice bibliographique
Résumé
The stories presented in Success Stories in Asian Aquaculture reflect the unique nature of Asian aquaculture, providing first-time insight into how and why it has become so successful. Overall, the book demonstrates how the resiliency, adaptability, and innovation of small-scale aquaculture farmers have been crucial to this success. It also places aquaculture development in Asia into a wider global context, and describes its relationship to natural systems, social conditions, and economics. The book is unique in its in-depth presentation of primary research on Asian aquaculture, and in demonstrating how aquaculture can have a lasting positive impact on livelihoods, food security, and sustainable development. This book will appeal to a wide range of readers. The introduction and conclusion give an excellent general overview of Asian aquaculture, and the individual case studies provide a wealth of new information for specialist readers. Researchers, development workers, and decision-makers, in particular, will be interested in how the Asian experience might be used to strengthen aquaculture development more generally and in other parts of the developing tropics of Latin America and Africa. Sena S. De Silva is Director General of the Network of Aquaculture Centres in Asia-Pacific and Honorary Professor of Aquaculture and Fisheries Biology at the School Life and Environmental Sciences, Deakin University, Victoria, Australia. F. Brian Davy is Senior Fellow at the International Institute for Sustainable Development in Canada and has over 35 years of experience in the field of aquatic resources. © Springer Science+Business Media B.V. 2010.
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 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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,012 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».