Is the ocean large enough for both current fish farming and 30% marine protection?
Notice bibliographique
Résumé
As a response to the global degradation of marine life, the Norwegian government committed to the Kunming-Montreal agreement to protect 30% of marine areas by 2030. This involves a significant increase in protected areas, up from the current level of around 5%. Although as much as 70% of revenue from exports and over 225.000 jobs are tied up in the marine economy, little research has been conducted on how setting aside large areas for protection will affect specific industries or Norway as a whole. The main objective of this thesis is to investigate the trade-off between the fish farming industry and marine protected areas in Norway. I do so by answering the following two research questions: (1) To what extent has the fish farming industry adapted to the current marine protection? (2) To what extent will an increase to 30% marine protected areas affect the fish farming industry?\n\nThe thesis uses mixed methods in two sequential stages: I use geodata to investigate the spatial relationship between fish farms and marine protected areas, followed by a thematic document analysis to further investigate the fish farms located inside marine protected areas.\n\nThe results show that current marine protected areas (MPAs) have minimally impacted the aquaculture industry. Nine fish farms are located inside of MPAs, potentially bringing in a combined income of around one billion NOK. The fish farming industry has on some occasions also influenced MPA borders, suggesting that aquaculture is prioritized over the protection of nature. Over half of Norway’s farmed fish production capacity is located within ecologically or biologically significant areas, which means that increased conservation efforts will necessitate changes for the industry. The economic impact of increasing protection from 5% to 30% of the Norwegian coast is highly dependent upon the compromise between conservation and use.\n\nThis thesis informs the ongoing debate on marine spatial conflicts in Norway, which regards the prioritization of different objectives and how to practically balance conservation and use. While the Norwegian Government Ocean Strategy expects growth in the aquaculture sector, this thesis shows that this is difficult to reconcile with an increase to 30% marine protected areas
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».