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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».