MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2068652740 · doi:10.1080/13657300701727235

ECONOMIC ANALYSIS OF NETCAGE VERSUS SEA-BAG PRODUCTION SYSTEMS FOR SALMON AQUACULTURE IN BRITISH COLUMBIA

2007· article· en· W2068652740 sur OpenAlexaffabout
Yajie Liu, U. Rashid Sumaila

Notice bibliographique

RevueAquaculture Economics & Management · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensInStream Fisheries Research (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexAquacultureBusinessProduction (economics)Environmental impact assessmentScrutinyNatural resource economicsResource (disambiguation)Environmental economicsFisheryEnvironmental scienceEnvironmental resource managementEconomicsFish <Actinopterygii>EcologyFinanceBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional open netcage systems for salmon aquaculture are under scrutiny and criticism partially because they are believed to generate adverse environmental impacts on other resource users and the surrounding environment. One alternative to preventing or miniming these impacts is to use enclosed systems. Experience indicates that these enclosed systems are technically feasible and environmentally promising, but they are economically demanding because of high capital and operating costs. Therefore, an economic analysis of open netcage and sea-bag systems for salmon aquaculture was conducted to examine the profitability of salmon aquaculture operations between these two systems. The study shows that netcage systems are more financially profitable than sea-bag systems when environmental costs are either not or only partially considered. Sea-bag systems can be financially profitable only when they produce fish that achieve a price premium. Sensitivity analyses reveal that market price has the most important impact on the profitability of both systems; changes in discount rates, fish density, feed costs, and environmental costs also have major impacts on the profitability of netcage systems. Changes in the length of the growth cycle, survival rate, and feed conversion ratio have minor impacts on the profitability of sea-bag systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, 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

Citations38
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAquaculture Economics & ManagementMême sujetAquaculture Nutrition and GrowthTravaux en français237 207