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