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Enregistrement W3163964079 · doi:10.18174/543797

Opportunities for valorisation of pelagic Sargassum in the Dutch Caribbean

2021· report· en· W3163964079 sur OpenAlexaff
Ana M. López‐Contreras, Matthijs van der Geest, B. Deetman, Sander van den Burg, G.M.H. Brust, Truus de Vrije

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotanical Research and Applications
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesMinisterie van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit
Mots-clésSargassumValorisationGeographySeagrassEnvironmental protectionFisheryEcologyEcosystemAlgaeBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2011, unprecedented beaching events of Sargassum seaweed have caused major environmental, health and economic problems in the Caribbean, Gulf of Mexico, northern Brazil and the western coast of Africa. Not only are Sargassum influxes threatening already fragile and often endangered coastal ecosystems, such as coral reefs, mangroves and seagrass beds, they also disrupt the livelihoods of communities, especially those associated with the tourism and fishing sectors. The aim of this study is to develop a plan to turn these “brown tides” into opportunities for sustainable, scalable and efficient harvesting and valorisation approaches that will deliver environmental and socioeconomic benefits to the Dutch Caribbean and other end-users in the region. In this report we have reviewed the state-of-the-art of research on recent Sargassum blooms and influxes in the Caribbean with respect to biology, ecology, origin, distribution, socio-ecological impact and management options, in addition to existing valorisation chains and uses of Sargassum biomass, and environmental and socio-economic impacts of Sargassum valorisation. We conclude that value chains based on valorisation of nearshore Sargassum biomass into biofuel and agricultural products (i.e. fertilizer, animal feed supplement) seem the most promising for the Dutch Caribbean islands, since they will contribute to sustainable energy and food security, while reducing environmental impact of the energy and agricultural sector. Some of the identified management and valorisation strategies could also be applied to other areas that are affected by massive Sargassum influxes, such as the Gulf of Mexico. During 2020 pelagic Sargassum samples have been collected in different locations in the Caribbean region (Bonaire, Mexico, St Maarten) and Florida. These samples have been analysed for major components (including sugars and ash) and for content in iodine and heavy metals. The values obtained in these analysis were compared to values reported in the literature. The results of these analysis are of importance for the definition of possible applications of the Sargassum biomass or its products as component in the food and feed value chains Based on our literature review, a number of knowledge gaps have been identified that are related to the availability of pelagic Sargassum biomass, the environmental impacts of the harvesting, technological challenges, effects of Sargassum leachates to the environment (in case of agricultural uses) and on socio-economic impacts of the current and predicted actions (Chapter 7). These knowledge gaps need to be addressed before (commercial) harvesting and valorisation actions concerning pelagic Sargassum are taken. Therefore, we defined an implementation plan (Section 7.5 and Fig. 1), which addresses these knowledge gaps to set the first steps in the short term towards efficient and sustainable management and valorisation of pelagic Sargassum in the Dutch Caribbean. In the potential value chains defined, prevention of landings of Sargassum on the coasts is preferred to harvesting onshore. This is due to the negative ecological impact of harvesting onshore and the lower quality of beached Sargassum, that decays very rapidly.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,361
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,000 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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