Blue mussel farming :\na comparison of the Norwegian and the Canadian industries
Notice bibliographique
Résumé
Since the 1970s, many attempts have been made in Norway to turn blue mussel farming into a growth industry. Total production has increased during the last ten years, but prices have decreased and the value of the Norwegian production has fluctuated greatly. Many blue mussel farming companies have failed. Hence, the results have not been as expected. The Canadian story is different. In contrast to what has happened in Norway, some Canadian provinces – notably Prince Edward Island - have had a great success in blue mussel farming. During the same period they have developed this activity into a viable industry.\nThis thesis compares the development of blue mussel farming in Norway and Canada. Why has the Canadian industry fared better than its Norwegian counterpart? In order to highlight the issue, the thesis focuses on the bottlenecks and barriers for the development of blue mussel production in the two countries and how these challenges have been dealt with. The study is based on interviews with eleven different companies and five different governmental and membership organizations in selected regions in Canada and Norway. In addition, a wide range of secondary sources have been used.\nThe main findings are that the two industries are facing rather similar natural challenges. Toxicity is a common threat and at the moment invasive species is becoming a growing problem in Canada. What differentiates the two industries is that blue mussel farming in Canada was initiated as a response to declining fisheries. This may partly explain why the Canadian industry has been more successful. The infrastructure for industrial support also seems to be better co-ordinated in Canada than in Norway, and the Canadian producers have the benefit of a large domestic market and proximity to the US market, while the Norwegian producers have a small domestic market and greater difficulties gaining access to the well-established European market. However, these conclusions must be regarded as provisional considering the limited amount of data on which this thesis is built.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».