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Enregistrement W3030865503 · doi:10.3390/jmse8060382

Commercial Performance of Blue Mussel (Mytilus edulis, L.) Stocks at a Microgeographic Scale

2020· article· en· W3030865503 sur OpenAlexafffundabout
Efflam Guillou, Carole Cyr, Jean-François Laplante, François Bourque, Nicolas Toupoint, Réjean Tremblay

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Science and Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'AlimentationUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsUniversité du Québec à RimouskiMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésMusselMytilusFisheryAquacultureBlue musselSubmarine pipelineProductivityStock (firearms)Environmental scienceOceanographyBiologyGeographyGeologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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