Modeling of waste outputs in the aquatic environment from a commercial cage farm under neotropical climate conditions
Notice bibliographique
Résumé
The present study used a bioenergetics modeling approach to estimate the solid and dissolved waste outputs of a Nile tilapia Oreochromis niloticus net-cage farm. Historical production data for 30 cages were obtained from a commercial farm in the Chavantes Reservoir, São Paulo State, Brazil. In addition, an experiment was carried out in 4 net-cages at the farm to validate this dataset and collect fish samples. A total of 32400 tilapias with an initial weight averaging 35 ± 2.73 g were equally distributed in the experimental net cages. After 210 d, the fish showed a final individual weight of ~789 ± 5.12 g. Fish growth performance was monitored, and body composition was analyzed each month. Digestibility trials of commercial diets used for juvenile stages JVI and JVII and market weight were performed. Relationships of body weight with body content data of water, protein, fat, ash, gross energy, phosphorus, and nitrogen were evaluated by regression analysis. The total digestible energy requirement and estimated residues of the fish were assessed using the factorial bioenergetics model, adapted to the growing conditions of a neotropical reservoir. The model estimated ~320 kg of total solid waste released per tonne of tilapia, including ~10 kg of solid nitrogen and ~5 kg of solid phosphorus. Approximately 3 and 47 kg of dissolved phosphorus and nitrogen, respectively, were estimated per tonne of tilapia. The bioenergetics model is a valuable and equitable method for assessing and monitoring waste outputs. It can improve the nutritional and environmental efficiency of aquaculture activities, helping producers to reduce feed costs while strengthening the environmental sustainability of aquaculture.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».