Adding sustainability to salmon farming regulations : a comparative case study of salmon farming regulations and the ASC salmon standard
Notice bibliographique
Résumé
Food scarcity is one of the main challenges related to our planet’s growing population and changing environment. Furthermore, our current food production is aggravating and accelerating climate change, as almost 24% of global greenhouse gases derive from agriculture (Troell, Jonell, & Henriksson, 2017). Seafood is likely to become an even more important resource for animal protein than it already is, as the population grows, and the environment becomes less predictable which potentially could result in depleted yields. Aquaculture volumes have increased substantially during the last three decades, with increased production numbers from five million tons in 1980 to more than 106 million tons in 2017 (FishStat, 2013; Zhou, 2017). One species that have seen a rapid growth in production numbers is Atlantic salmon. The increased production in aquaculture has resulted in an increased environmental concern about the consequences of intensive farming. Consequentially, this has resulted in an influx of eco-certification schemes. One of which is the Aquaculture Stewardship Council (ASC). This study has compared the national/provincial legislation on aquaculture in the four biggest salmon producing regions; Norway, Chile, Scotland (UK), British Columbia (Canada) and the ASC’s standard, to compare how different the legislations are from the guidelines set up by this eco-certification scheme. The study found that the ASC standard has stricter standards than the aforementioned regions. Furthermore, this study has compared the potential sustainability effects of using national standards versus international standards for salmon farming and found that international standards have an important role to play as they have the potential to make everyone abide by the same minimum requirement. However, in order for them to have a real effect they need to be legally binding and not just be voluntary guidelines.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».