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Enregistrement W4410910941 · doi:10.1016/j.aquaculture.2025.742775

Techno-economic assessment of ear-hanging and lantern net grow-out techniques in Atlantic Sea scallop, Placopecten magellanicus, aquaculture in the Gulf of Maine

2025· article· en· W4410910941 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher Noren, Struan Coleman, W. Christian Brayden, Andrew Chingos, Dana Morse, Andrew J. Peters, Damian C. Brady

Notice bibliographique

RevueAquaculture · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyScallopFisheryAquacultureLanternFish <Actinopterygii>Oceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global scallop production has rapidly transitioned from a wild-capture fishery to an aquaculture industry over the past several decades. However, aquaculture of the Atlantic sea scallop ( Placopecten magellanicus ) in the Gulf of Maine has remained limited by the high labor burden and costs within the United States and Canada, particularly when using traditional lantern net culture. As a result, specialized ear-hanging equipment designed to automate husbandry processes is increasingly being employed in scallop aquaculture to reduce labor, despite the higher initial investment. Here, we used a techno-economic model to compare the cost of production, net present value, modified internal rate of return, lease size requirements, and labor-bounded maximum annual production of automated ear-hanging and traditional lantern net culture, production cycle duration, and market products. While ear-hanging entailed higher initial capital expenditures, it was notably more cost effective compared to lantern net culture; the advantages were compounded at larger production scales, longer production cycle durations, and when targeting an adductor muscle market. Labor efficiencies in ear-hanging related to a total annual production capacity of almost double that for lantern net culture and a lease acreage reduction of 40 % at comparable annual production. We recommend that growers looking to scale scallop production (>100,000 annual production) consider automated ear-hanging targeting an adductor muscle product. Meanwhile small-scale growers (<100,000 annual production) would likely need to adjust assumptions for a profitable business model. To assist growers in this decision-making process, we have included a scenario-testing application to adjust assumptions to fit their specific business requirements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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