Commercial Performance of Blue Mussel (Mytilus edulis, L.) Stocks at a Microgeographic Scale
Notice bibliographique
Résumé
Bivalve aquaculture is an important component of the economy in eastern Canada. Because of current social, environmental, economic, and resource constraints, offshore mussel cultivation seems to be a promising strategy. With the objective of optimizing farming strategies that support the sustainability and development of the mussel industry at a microgeographic scale, we evaluated, after a traditional two year production cycle, the commercial performance of spat from several mussel (Mytilus edulis) stocks originating from sites separated by less than 65 km and cultivated at two different grow-out sites (shallow lagoon and offshore waters). The spatiotemporal variation in spat performance was studied through a multiyear in situ “stock-site” spat transfer design. The spat supply originating from the Bassin du Havre-Aubert lagoon systematically exhibited a larger size at sleeving time when compared to other stocks, and a better productivity level when harvested. Nevertheless, an alternative strategy would be to collect spat from the Havre-aux-Maisons lagoon, mostly because of the important commercial volumes of spat that can be collected there. Commercial performance (net income) was three times higher in the deep offshore grow-out site than in the shallow lagoon site. This better productivity in the open sea confirms the highly valuable strategy of offshore mussel farming in this area, where it was hypothesized that the less stressful environmental conditions positively influence reproduction, survival, and growth trends.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».