Performance measures and models for open‐water integrated multi‐trophic aquaculture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Qualifying and quantifying nutrient flows within open‐water Integrated Multi‐Trophic Aquaculture ( IMTA ) systems is necessary to determine transfer efficiencies and to assess overall system performance. There are numerous empirical performance metrics, such as spatially defined growth and nutrient sequestration, which may have application. When used in combination with modelling techniques, empirical approaches can be a powerful tool for system assessment or prediction. Simple empirical growth models, such as the thermal‐growth coefficient ( TGC ) and scope for growth ( SFG ), are applicable to aquatic animals and can include nutritional mass‐balance approaches to estimate nutrient loads. Comparable empirical growth models exist for seaweeds. Mechanistic‐based dynamic growth and reproduction models, such as Dynamic Energy Budget ( DEB ), are more complex, but have application beyond site‐specific empirical models and can, therefore, be included into larger ecosystem models for application to IMTA . Proximity, ecological transfer efficiencies, particle dynamics, species culture ratios and the timing of multi‐species production cycles can have profound implications for IMTA effectiveness and require careful consideration for system assessment. This review provides a pragmatic evaluation of performance measures and models to assess nutrient transfer and growth in open‐water IMTA systems.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».