Environmental health impacts of feeding crops to farmed fish
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Half of the seafood consumed globally now comes from aquaculture, or farmed seafood. Aquaculture therefore plays an increasingly important role in the global food system, the environment, and human health. Traditionally, aquaculture feed has contained high levels of wild fish, which is unsustainable for ocean ecosystems as demand grows. The aquaculture industry is shifting to crop-based feed ingredients, such as soy, to replace wild fish as a feed source and allow for continued industry growth. This shift fundamentally links seafood production to terrestrial agriculture, and multidisciplinary research is needed to understand the ecological and environmental health implications. We provide basic estimates of the agricultural resource use associated with producing the top five crops used in commercial aquaculture feed. Aquaculture's environmental footprint may now include nutrient and pesticide runoff from industrial crop production, and depending on where and how feed crops are produced, could be indirectly linked to associated negative health outcomes. We summarize key environmental health research on health effects associated with exposure to air, water, and soil contaminated by industrial crop production. Our review also finds that changes in the nutritional content of farmed seafood products due to altered feed composition could impact human nutrition. Based on our literature reviews and estimates of resource use, we present a conceptual framework describing the potential links between increasing use of crop-based ingredients in aquaculture and human health. Additional data and geographic sourcing information for crop-based ingredients are needed to fully assess the environmental health implications of this trend. This is especially critical in the context of a food system that is using both aquatic and terrestrial resources at unsustainable rates.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découle