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Enregistrement W2032628169 · doi:10.1111/j.1749-7345.2006.00059.x

Economic Analysis of Nile Tilapia (<i>Oreochromis niloticus</i>) Production in Tanzania

2006· article· en· W2032628169 sur OpenAlexaff
Aloyce R. Kaliba, Kajitanus O. Osewe, Ephraim Senkondo, B. V. Mnembuka, Kwamena K. Quagrainie

Notice bibliographique

RevueJournal of the World Aquaculture Society · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Biodiversity
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesUnited States Agency for International Development
Mots-clésNile tilapiaOreochromisTilapiaTanzaniaFisheryBiologyFish farmingAquacultureLivelihoodPopulationProfitability indexAquaculture of tilapiaProduction (economics)BusinessEcologyFish <Actinopterygii>EconomicsSocioeconomicsAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In Tanzania, Nile tilapia culture is a promising aquaculture enterprise. Information on production costs could assist fish farmers in economic and financial planning. Economic profitability of small‐scale Nile tilapia production in Tanzania is analyzed using a model that simulates individual fish growth and takes into account fish population dynamics in the pond. The results suggest that the current practiced mixed‐sex tilapia culture without predation is not economically sustainable. Extension efforts should be geared toward developing a Nile tilapia production system that is based on a hand‐sexed all‐male tilapia. Meanwhile catfish can be introduced in ponds to control overcrowding in mixed‐sex tilapia culture without predation. Studies to determine optimal pond sizes, availability of feed, and a quality fingerling supply chain are also fundamental for developing a sustainable Nile tilapia production system in Tanzania. Under improved Nile tilapia production systems, returns are high enough to justify investment through borrowed capital from formal institutions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations50
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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