Towards effective nutritional management of waste outputs in aquaculture, with particular reference to salmonid aquaculture operations
Notice bibliographique
Résumé
Long-term sustainability of many fish culture operations may be dependent on their ability to reduce their waste outputs. The release of solid wastes is mainly a function of the digestibility of various dietary components, and the release of dissolved wastes is mainly a function of the metabolism of nutrients by the fish. Consequently, simple principles of nutrition and models have been effectively used to describe, predict and manage the excretion of wastes by fish. Nutritional strategies offer a direct and effective way of managing waste output by aquaculture operations. Very significant reduction in waste outputs per unit of fish produced, notably in terms for solid and phosphorus wastes, have been achieved over the past few decades by commercial fish culture operations. Further reduction in waste outputs could be achieved through fine-tuning of feed formulations, judicious use of feed additives and processing/refining of ingredients. A better understanding of the basis of the effect of various endogenous (biological) and exogenous (dietary, environmental) factors on nutrient utilization by fish could also contribute to the development of strategies for reducing waste outputs. The present paper provides a brief overview of issues and challenges related to potential environmental impacts of wastes, and of recent progresses relative to nutritional strategies aimed at better management of the release of wastes by aquaculture operations.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».