Predictive ecological modelling for suspended shellfish aquaculture systems: assessing biodeposition and benthic effects with Shellfish-DEPOMOD
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author.Numerical modelling provides an effective means to evaluate the interactions between aquaculture activities and the ecosystem. To date, modelling effort with regard to shellfish cultivation has focused primarily on predicting bivalve growth and production carrying capacity rather than environmental interactions. Modelling the near-field effects of shellfish aquaculture through biodeposition has received little attention, and consequently there is a need for effective models to predict the organic flux from culture sites to the bottom. Here, we present the application of a particle waste dispersal model to predict the near-field effects of biodeposition from suspended shellfish culture. Results will be presented on the development and application of Shellfish-DEPOMOD. The model was tested at three coastal mussel Mytilus edulis farms with differing hydrodynamic regimes in Quebec, Canada. For each site, the model results were validated by comparing predictions with observed deposition measured in situ with sediment traps. The relationship between long-term biodeposition and benthic descriptors was assessed. Overall, the model predictions compared favourably with observed sedimentation rates both in terms of flux and extent of dispersion. Alterations to the benthic community were observed at high deposition rates. Model parameter uncertainties and limitations will be discussed in the context of ecosystem-based management of marine areas
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».