Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture is necessary to produce more fish in the face of decreasing supply from marine fisheries and increasing demand from the burgeoning population.The challenge is how to make the best possible use of coastal and inland waters for aquaculture at low levels of costly inputs and without adverse environmental and socioeconomic changes.Since its establishment more than 20 years ago, the Aquaculture Department of the Southeast Asian Fisheries Development Center (SEAFDEC/ AQD) has generated technologies that contributed significantly to the development of aquaculture in the region.Aquaculture technologies must of course keep abreast with the present and future needs and challenges of the industry.Thus the first Seminar on Aquaculture Development in Southeast Asia (ADSEA '87) assessed aquaculture research and development in the region.In the past 10-15 years, the aquaculture industry was confronted with many problems, particularly, the environmental and socioeconomic effects of intensive culture.Thus, ADSEA '91 was convened in Iloilo City, on 19-23 August 1991 to review recent developments in aquaculture and to redirect SEAFDEC/AQD's efforts toward environment, friendly and socially equitable aquaculture.Prospects for seafarming and searanching were therefore discussed.The idea is that aquaculture must enhance, not degrade coastal resources, and improve, not take away, the livelihood of small-scale fisherfolk and fish farmers.The technologies developed by SEAFDEC/AQD must contribute to sustainable development of the region's aquatic resources.ADSEA '91 established a set of priority species for aquaculture and identified problems for further research as well as strategies for seafarming and searanching.These guided the research and development program of SEAFDEC / AQD from 1992 to 1994.ADSEA '91 would not have been a success without the active participation of the representatives of the participating countries and cooperating agencies, and the efforts of the Workshop Committee members.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,088 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».