Socio-environmental mapping for the prediction of aquaculture success of Pacu (<i>Colossoma</i> spp.<i>, Piaractus</i> spp., and hybrids) in the Bolivian Amazon
Notice bibliographique
Résumé
Tropical aquaculture has great potential to contribute to Bolivia's food security and rural livelihoods. However, despite substantial development in neighboring countries, growth of the sector has been slow and intermittent in Bolivia. One of the key limitations to effective growth is an inadequate knowledge of the aquaculture potential for its expansion. The development of a predictive tool for aquaculture propensity in the Bolivian Amazon (708,482.4 km2) for pond culture of native “pacu” (Colossoma macropomum, Piaractus spp., and their hybrids) is described. This tool includes environmental variables (water availability, temperature, flooding, and soil type) and accessibility variables (market, food and fingerling suppliers, technical assistance), that were assigned weights and thresholds through advice from experts and producers to create suitability levels pacu fish culture. Spatial modeling generated a raster map of 900 m resolution, mapping specific suitability levels. The resulting suitability map was subjected to a sensitivity analysis, to check for undue influence of individual variables. Finally, the predictive map was compared to actual fish pond distribution, resulting in an accuracy of 85.6%. This validation process indicates that the resulting tool can be used with confidence in identifying promising areas for pacu aquaculture in the Bolivian Amazon. The model can also be refined in the future with new variables as these become available with new research, such as predictions of economic performance.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».