Responsible Fishmeal Consumption and Alternatives in the Face of Climate Changes
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture expanded around 8.6% per year during the period 1980–2012. It is the greatest growing food producing sector. The intensification of fish production from aquaculture has made its demand for fishmeal from small pelagic fishes as an increasingly important issue. Recognizing the vulnerability of small pelagic fishes to challenges of climate changes is serious. It will have consequent challenges in terms of ensuring economically, socially and environmentally responsible fishmeal production practices. The possibility of replacing fishmeal with nutritionally comparable feedstuffs would diminish stress on prices of feed inputs resulting from captured fisheries. Diverse types of alternative (plant, animal, fishery by-products and novel foods) protein sources have been experienced in a variety of aquaculture feeds. This review aims to appraise the different kinds of fishmeal alternatives and the most proper substituent in fish diets. The paper in hand proposed that some of the described fishmeal alternatives could leads to a considerable drop in small pelagic fishes utilization, but still they might be more cost-effective than fishmeal. Studies should take into account both economic and biological assessment of dietary protein sources as fishmeal substituents. On the other hand, the environmental impacts of such alternatives should be evaluated in order to guarantee sustainability of fish feed industry.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».