Comparing off‐flavor trends in freshwater recirculating aquaculture systems with microbially mature or immature biofilters while growing Atlantic salmon <scp> <i>Salmo salar</i> </scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Geosmin (GSM) and 2‐methylisoborneol (MIB) cause objectionable off‐flavors in fish produced in recirculating aquaculture systems (RAS). Remediation solutions have not been developed; therefore, a study was conducted to determine if microbial maturity limits off‐flavor production. Triplicate RAS with newly established nitrification (“immature”) were compared to “mature” RAS operated continuously for 2.5 years, while growing market‐size Atlantic salmon, Salmo salar . Mean waterborne GSM and MIB levels peaked at 35–40 ng/L in the immature RAS but were maintained at <13 ng/L in the mature RAS. Similar trends were reflected in salmon flesh. After 2 months, fillet GSM levels in the immature and mature RAS were 696 ± 31 and 247 ± 30 ng/kg ( p = 0.001) respectively, and MIB was consistently higher in salmon from the immature RAS. The abundance of off‐flavor‐producing organisms was not associated with off‐flavor trends, suggesting production was related to the RAS environment. Total ammonia nitrogen, nitrite‐nitrogen, total suspended solids, heterotrophic bacteria count, and true color were significantly higher in the immature RAS, and nitrifier abundance was generally lower and less stable. Of these, machine learning identified true color as the most important feature affecting GSM. Ultimately, the microbially mature RAS minimized off‐flavor in water and salmon flesh.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».