A model of aquaculture biodeposition for multiple estuaries and field validation at blue mussel (<i>Mytilus edulis</i>) culture sites in eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Development of mariculture in Canadian waters has outpaced the ability of regulators to adequately assess environmental impacts and coexistence with other resource users. In eastern Canada, suspended longline culture of blue mussels (Mytilus edulis) leads to depletion of seston and subsequent biodeposition of feces and pseudofeces. Based on the need to evaluate aquaculture effects over multiple farms, a model was developed to compare the rate of mussel egestion with the scale of culture and tidal flushing of particulate waste from estuarine waters. Egestion was calculated using a bioenergetic submodel, and tidal flushing was determined with a tidal prism method. A short-term field program of particle sensing and sediment trapping was undertaken in Tracadie Bay and Savage Harbour (Prince Edward Island) to examine model assumptions and for validation. A finite element model was used to verify tidal prism calculations. Expressing model output as sedimentation rate, predicted biodeposition in Tracadie Bay was less than that estimated from field results but within the range of estuary-wide variation. In Savage Harbour, the egestion model overestimated biodeposition, likely because culture density on leased areas was sparse. A ranking of sites based on susceptibility to culture impacts was devised for multiple culture sites.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».