Fish Nutrition And Feed Development: Recent Innovation And Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The importance of creating fish feeds that are both economical and nutritionally balanced has increased due to aquaculture's explosive growth as a key component of global food security. Research on the nutritional needs of cultured fish species and the development of sustainable substitutes for conventional feed ingredients like fishmeal and fish oil advanced significantly until 2015. The transition to plant-based proteins, animal byproducts, single-cell proteins, and early research into insect meals are highlighted in this paper, which examines the advancements and innovations in fish nutrition and feed development up to 2015. The use of functional additives such as probiotics, prebiotics, and immunostimulants, which enhance fish health, growth, and disease resistance, is another example of nutritional innovations. Extrusion and microencapsulation are two technological advancements in feed processing that have improved nutrient stability. Notwithstanding these developments, the industry continued to face obstacles such as the anti-nutritional qualities of plant proteins, the decreased palatability and digestibility of substitute ingredients, and the ongoing reliance on limited marine resources. Progress was also hampered by environmental issues with eutrophication and nutrient waste, as well as financial and legal constraints on the use of new feed ingredients. However, the movement toward more effective and sustainable feeding practices signalled a significant shift in the field of aquaculture nutrition research. For researchers, feed producers, and aquaculture professionals searching for sustainable aquafeed solutions, this review provides a comprehensive resource.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».