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Enregistrement W3979518 · doi:10.1016/0014-4886(85)90115-3

An estimation of the carrying capacity of a commercial mussel farm in Newfoundland

2001· dissertation· en· W3979518 sur OpenAlexaboutno aff
David L. Coffin

Notice bibliographique

RevueExperimental Neurology · 2001
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusselStockingFisheryCarrying capacitySalinityEnvironmental scienceAnimal scienceGeographyHydrology (agriculture)BiologyEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mussel industry in Newfoundland began in the early 1980’s. with the number of farms increasing rapidly over the next ten years. By the early 1990’s some of the farms had grown quite large, in excess of 100 hectares, and the industry was becoming concerned about the carrying capacity of some sites. -- This project was initiated to evaluate the carrying capacity of a commercial mussel farm, owned and operated by Atlantic Ocean Farms Ltd., in Fortune Harbour, Newfoundland. The site operators noted it was taking longer to obtain a market size mussel than it had in previous years. -- Over the two year study period, 1994-1996, mussels suspended at 2 m and 15 m and at opposite ends of the site were significantly different in shell length, dry tissue weight, dry shell weight and, in those near the surface, in condition. -- Chlorophyll-α, temperature, and salinity at 2 m were not significantly different at either location although both salinity and temperature at 2 m were significantly different than at 15 m. The site had a low current speed, <2 cm/s, low tidal flushing, and less than optimal chlorophyll-α concentrations with an annual mean of 1.6 µg/L. There were three different carrying capacity models used to determine an appropriate stocking density for the site: tidal volume method, food depletion approach, and food demand versus food supply. The stocking density present on the site, 65 x 10⁶ mussels in 1995, was more than two times the suggested stocking density based of these models. -- It is recommended the operators reduce density of mussels on the site and stock at a rate of approximately 14,000 socks annually or 35 x 10⁶ mussels (132 socks per hectare or 33 x 10⁴ mussels per hectare).

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,640

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations1
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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