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Enregistrement W3083623013 · doi:10.3354/aei00375

Integrated multi-trophic aquaculture systems: energy transfers and food web organization in coastal earthen ponds

2020· article· en· W3083623013 sur OpenAlexaff
Sofia Gamito, Hugo Quental‐Ferreira, Aída Parejo, Joël Aubin, Villy Christensen, Maria Emília Cunha

Notice bibliographique

RevueAquaculture Environment Interactions · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInterreg
Mots-clésPeriphytonMugilAquacultureTrophic levelFisheryFood webOysterPhytoplanktonBiologyEnvironmental scienceMesocosmEcosystemBiomass (ecology)EcologyCrassostreaNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three Ecopath models were built to reproduce 3 experimental treatments carried out in earthen ponds located in Olhão, southern Portugal, to understand the energy transferred and the ecosystem state in integrated multi-trophic aquaculture (IMTA). These earthen ponds behave as simplified ecosystems or mesocosms, with well-defined borders, where the relationships between trophic groups can be described through ecosystem modeling. Different combinations of species were produced in these ponds, corresponding to the 3 treatments: (1) fish, oysters and macroalgae (FOM); (2) fish and oysters (FO); and (3) fish and macroalgae (FM). The managed species were meagre Argyrosomus regius, white seabream Diplodus sargus, flathead grey mullet Mugil cephalus, Japanese oyster Crassostrea gigas and sea lettuce Ulva spp. The results showed that the total amount of energy throughput was 15 to 17 times higher when compared with an equivalent naturalized system. The high biomass and low recycling indicated an immature system with low resilience and low stability that demands high rates of water renewal and aeration to maintain good water-quality levels for finfish production. The addition of oysters and macroalgae in the FOM treatment appeared to improve the water quality, since oysters controlled the excess of phytoplankton produced in the ponds by ingesting a fair amount of the phytoplankton, while the macroalgae helped in the absorption of excess nutrients and created a habitat for periphyton and associated macroinvertebrates. Some ecosystem attributes of the FOM ponds approached the values of the naturalized model, suggesting a possible path towards more sustainable aquaculture.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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