Environmental and Biological Factors of Relevance to Shellfish Production in Northern Ireland: Insights From 20 Years of Regional Monitoring Data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A historical analysis was conducted to evaluate monitoring data in the coastal and estuarine waters of Northern Ireland over the 20‐year period between 2001 and 2022 to identify current and emerging concerns and gaps in analysis relative to the sustainability of the aquaculture industry. The effects of biological factors such as the presence of harmful algal bloom phytoplankton and marine biotoxins, and environmental factors such as chemical contamination and the water quality on shellfish production were analysed. The influence of key meteorological factors, such as sea temperature, rainfall and sunshine hours, on the levels of environmental factors was also examined. The evaluation included a socio–economic perspective, exploring the impact of the shellfish industry on the Northern Irish economy and the surrounding communities. The article examined the challenges faced by shellfish producers in terms of regulatory compliance and market access, and provides suggestions for comprehensive environmental monitoring strategies, in particular improved sampling plans to be employed to address these challenges. Overall, the compilation analysis discovered that while the shellfish industry in Northern Ireland faces a number of challenges, it remains a valuable source of local employment and income, and has the potential for growth in the coming years. The findings presented will be of interest to researchers and policymakers in the aquaculture industry, and presents a valuable historical contribution on the evaluation of chemical and microbiological contaminants affecting shellfish production that may be useful for other production areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».