Supplementary Data: Sustainability of salmon aquaculture systems and inclusion of local feed ingredients
Notice bibliographique
Résumé
The supplementary data provide detailed information on assumptions, experimental design, and supporting calculations underlying the life cycle assessment (LCA) of canola meal (CM) inclusion in Atlantic salmon feeds across cage and recirculating aquaculture systems (RAS). Section A outlines key system boundaries and assumptions, including excluded processes (e.g., infrastructure, packaging), zero volatilization of NH₃ and N₂O in RAS systems, fuel use modelling in SimaPro®, average transport distances for ingredients and feeds, and electricity mix adapted to New Brunswick, Canada. Transportation logistics for canola meal from Saskatchewan to the East Coast were modelled using rail over a 4,000 km distance. Section B compiles all LCA input/output values. Section C details a feeding trial on post-smolt Atlantic salmon, evaluating growth performance and feed conversion across four experimental diets with increasing CM inclusion (0–15%). The trial used 12 tanks (1,200 L each), under controlled conditions (12.9 °C, 25 ppt salinity, 16L:8D photoperiod) over 103 days. No significant effects (P ≥ 0.05) were observed on feed intake or conversion ratio at CM inclusion up to 10%, confirming CM’s suitability at moderate levels. Section D describes the modelling approach for nitrogen (N) and phosphorus (P) fate across the production systems. Section E presents the results of a Monte Carlo uncertainty analysis conducted on four production scenarios (cage and RAS with and without 10% CM inclusion), reporting key metrics such as standard deviation, coefficient of variation, and standard error for each environmental impact category. These supplementary materials ensure transparency and reproducibility of the LCA modelling and support the robustness of the environmental findings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,509 | 0,107 |
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 ».