Combined models of growth, waste production, dispersal and deposition from cage-cultured Atlantic salmon to predict benthic enrichment
Notice bibliographique
Résumé
Models of particulate waste production and deposition can be used in performance-based management approaches as cost-effective tools to assess environmental effects of open-pen finfish aquaculture. XLDEPMOD is an MS Excel® spreadsheet-based depositional model for predicting particulate organic carbon (POC) waste production and sedimentation from net-pen cultured finfish. Calculations are based on temperature-dependent fish growth and mass-balance calculations of feed input, growth, respiration and 3 size classes of feces. Depth-average and near-bottom directional currents are used to determine waste dispersion by fitted Gaussian distribution functions. Near-bottom velocity and substrate-based resuspension thresholds and loss of deposited waste due to decomposition and consumption by wild fish and invertebrates are used to calculate net POC sedimentation. The model was applied to 2 Atlantic salmon farms in southwestern Bay of Fundy, Canada. Sensitivity analysis showed that reduction in waste flux due to resuspension depends on the magnitude of current and wave-driven bottom shear and mass fractions of feces with different settling velocities. Depending on depth, current speed, substrate type and fecal mass fractions, resuspension can remove up to 80% of deposited waste from under net-pens. Steep gradients with high rates (>5 g POC m-2 d-1) of sedimentation predicted under and close to cages and lower rates (<1 g POC m-2 d-1) >50 m away are consistent with published DEPOMOD results and sediment trap observations at the farm sites. The model can be used by regulators to determine if acceptable environmental standards for benthic impacts due to waste deposition from salmon aquaculture are being maintained.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».