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Enregistrement W4214732929 · doi:10.1111/j.1529-8817.2001.jpy37303-147.x

ECOSYSTEM MODELING: A TOOL TO UNDERSTAND THE INTERACTIONS BETWEEN EXTRACTIVE AND FED AQUACULTURE

2001· article· en· W4214732929 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Phycology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquacultureBayFisheryShrimpEutrophicationEcosystemPlanktonShellfishMarine ecosystemBiologyEcologyGeographyNutrientAquatic animalFish <Actinopterygii>Archaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yarish, C. 1, Rawson, Jr. M. V.2, Chopin, T.3, Wang, D. R.4, Chen, C.4, Carmona, R.1, Chen, C.5 , Wang, L.4, Ji , R.5 and Sullivan, J.5 1University of Connecticut, Stamford, Connecticut 06901‐2315, USA; 2Georgia Sea Grant College Program, Athens, GA 30602‐3636, USA; 3University of New Brunswick, Saint John, NB, E2L 4L5, Canada; 4Marine and Fishery Dept. of Hainan Province, Haikou, Hainan, P. R. China; 5The University of Georgia, Athens, GA 30602‐3636, USA One of the most difficult tasks resource managers face is understanding the carrying capacity of coastal waters for aquaculture. Aquaculture, like many other human activities, can threaten coastal waters. Aquaculture producing shrimp and finfish depends on supplemental feeding and can contribute to eutrophication. A second type, involving shellfish and macroalgae, extracts plankton and nutrients from surrounding waters, and can have a significant positive impact on moderately eutrophic waters. Ecosystem modeling offers a 3‐dimensional physical, chemical and biological simulation that can help understand and predict the impacts of aquaculture on coastal embayments. Such a model is being explored for Xincun Bay (22 km2), which is located in southeastern Hainan Province, China. Aquaculture in Xincun Bay includes 6500 fish pens, 100 ha of shrimp ponds, pearl oyster culture rafts and Kappaphycus alvarezii culture that produces 2,000 mt (Oct.‐May). The surrounding area has ~ 15,000 people and Xincun City is a major offshore fishing and tourist center. The annual nitrogen and phosphorus removal capacity of Kappaphycus in Xincun Bay may have been in the order of 53.8 and 3.7 mt, respectively, during the 1999‐2000 growing season. Lian Bay (~ 15 km2), a nearby bay with only Kappaphycus and pearl oyster culture (and little anthropogenic input), has a macroalgal production of 1,500 mt annually. The annual nitrogen and phosphorus removal capacity of Kappaphycus here may have been in the order of 25 and 0.33 mt, respectively. Our prototype model may hold the promise for showing the importance of integrating seaweed culture activities in the maintenance and health of coastal embayments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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