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Enregistrement W1585865530 · doi:10.3856/vol42-issue5-fulltext-18

Factibilidad economico ambiental para el cultivo sostenible de ostion de mangle Crassostrea rhizophorae (Guilding, 1828), en Cuba

2014· article· es· W1585865530 sur OpenAlexaff
Abel Betanzos Vega, Sarah Rivero Suarez, Jose Mazon Suastegui

Notice bibliographique

RevueLatin American Journal of Aquatic Research · 2014
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Zones and Regional Development
Établissements canadiensCanadian Bank Note Company (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOysterAquacultureFisheryMangroveMangrove ecosystemAgricultureProfit (economics)Net profitGeographyEcosystemEcologyBiologyEconomicsFish <Actinopterygii>Archaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyzed two variants in producing mangrove oyster Crassostrea rhizophorae in Cuba: 1) traditional fishery (EP) at natural beds partially supported by aggregating suspended collectors in the mangrove, and 2) artisanal farming (CA) totally supported by spat from the wild, settled in artificial collectors and "mother shell" strings, farming and harvesting on the same artifact and oyster boxes. We determined the economic and environmental feasibility of both variants projected to a five year period from cost-benefit analysis based on production data. Tax on total income established in Cuba was included, as well as estimated costs for environmental damage. Traditional fishery (EP) presents negative net profit in a five years period (with return value US$-1388.39 at fifth year), as well as being environmentally costly by the negative impact on the mangrove ecosystem. Artisanal farming (CA) provides positive return from the third year and positive net profit (US$731.78 at fifth year), reducing environmental damage to mangrove ecosystem and allowing a substantial increase in oyster production. We recommend actions to achieve aquaculture and sustainable management of the native oyster C. rhizophorae in Cuba.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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