Toward Applying a Circularity Framework Against the Use of Aquaculture Feed Ingredients
Notice bibliographique
Résumé
This review explores feed sustainability and examines how circularity principles might apply to aquaculture under the proposed European Union framework. The framework includes: 1) minimizing the use of food-grade resources as feed, 2) minimizing reliance on land use, 3) maximizing the use of locally sourced ingredients, and 4) optimizing the nutritional characteristics of ingredients. To examine these issues of circularity, there was a focus on the broader challenges affecting feed ingredient utilization, rather than on individual ingredient or ingredient class. This required consideration of how the feed sector currently navigates the complexities of ingredient use and to understand the key drivers behind that commercial process. From this understanding, it becomes evident that ingredient characterization is important. Accordingly, there was a focus on some of the key issues in the characterization process and identify challenges that need to be addressed moving forward. The allocation of resources to food or feed is another pillar of the framework. There was examination of some of the associated issues, with examples from the grains, fishery and salmon aquaculture sectors. One of the key drivers of circularity is the need to improve sustainability of feed ingredient use. Exploration was undertaken of what this means, how to assess it, and what progress has been made in setting standards for consistent sustainability reporting and assessment. A case study was also examined to explore alternative approaches to the use of by-products in the circularity framework, including the development of bioactive ingredients that enhance efficiencies and create options for alternative ingredient use. To conclude a consideration was made of the importance of communication in the circularity story and discuss who holds the responsibility for communicating these messages.
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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 | 0,102 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,062 |
| Communication savante | 0,021 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».