Advances in Aquaculture Technology: A Review of Sustainable Practices
Notice bibliographique
Résumé
The fastest-growing industry in food production is aquaculture, which is essential to supplying the world's protein needs. This review examines aquaculture's sustainable practices and technological developments. The industry witnessed a transition from conventional techniques to more sustainable and effective systems as worries about resource depletion and environmental degradation grew. Technologies like Biofloc, Integrated Multi-Trophic Aquaculture, and Recirculating Aquaculture Systems (RAS) decreased waste discharge and increased water use efficiency. Aquaculture operations' ecological footprint has decreased as a result of feed development innovations, especially those involving plant-based and alternative protein sources. Furthermore, improvements in health management, such as the use of vaccines, probiotics, and improved diagnostic equipment, have significantly decreased the incidence of disease outbreaks and the use of antibiotics. Additionally, selective breeding and genetic advancement for disease resistance and quicker growth were emphasized. Government laws and international collaboration supported sustainable development, while certification programs like the Aquaculture Stewardship Council (ASC) and GlobalG.A.P. encouraged ethical behaviour. Despite these developments, there were still issues with small-scale farmers' adoption of new technologies, high operating costs, and uneven regional enforcement of policies. In order to guarantee aquaculture's long-term sustainability, this review emphasizes the necessity of ongoing innovation, capacity building, and policy support.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».