Environmental and Genetic Factors Shaping the Global Expansion of Tilapia Aquaculture
Notice bibliographique
Résumé
As an important farmed fish in the world, tilapia has been widely cultivated in dozens of countries around the world due to its advantages of strong adaptability, rapid growth and low breeding costs. This study summarizes the effects of environmental and genetic factors on the expansion of tilapia farming territory. First, tilapia exhibits excellent ecological adaptability and has ecological plasticity such as wide temperature and salt. It can grow and reproduce normally under different temperature and salinity conditions, and adapt to high-density breeding and low-oxygen environments through regulating physiological mechanisms. Global climate change is changing the suitable areas for tilapia. Rising temperatures have extended the tilapia farming map to high latitudes, and is expected to further expand in tropical and subtropical areas, but extreme environments may bring new breeding risks. Genetic improvement plays a key role in the optimization of tilapia species. The application of high-growth strain breeding, disease-resistant molecular breeding and gender control technology has greatly improved the production performance and stress resistance of tilapia. Through case analysis of the development of tilapia industry in typical countries such as China, Egypt, and Brazil, the impact of environmental conditions and genetic improvement on industrial layout is revealed. Finally, we will discuss the ecological invasion risks faced by global expansion of tilapia, the environmental pressures of high-density breeding and genetic pollution risks, and look forward to the application prospects of technologies such as precise breeding, gene editing, and intelligent breeding in improving the sustainable breeding of tilapia. This study aims to provide scientific basis and decision-making reference for the global layout and sustainable development of tilapia farming.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».