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Enregistrement W7018181186

Création d'une entreprise d'élevage et de transformation d'insectes en vue de remplacer les farines et huiles non durables de poissons par des farines et huiles d'insectes

2016· dissertation· fr· W7018181186 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDIAL (Catholic University of Leuven) · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Utilization and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic productionLogistics centerPilotage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pisciculture devra assurer plus de deux tiers de la production mondiale de poissons d'ici 2030. Les industriels du secteur doivent donc relever le défi d’une croissance rapide et durable. Pour nourrir ces poissons, majoritairement carnivores, les éleveurs ont besoin d'aliments riches en protéines et en graisses animales. Ils recourent donc aux farines et aux huiles de poisson aux faibles valeurs commerciales. Cependant, ces matières premières sont fabriquées essentiellement à partir de poissons pêchés dans les océans du globe qui ont atteint les limites de leur capacité de renouvellement des populations de nombreuses espèces. Les prix de ces matières premières sont de ce fait instables et augmentent année après année. Notre solution est de proposer des protéines et des huiles issues d’insectes dont les qualités nutritionnelles sont supérieures aux matières premières actuellement utilisées. Pour y parvenir, nous avons relevé le défi d’élaborer un élevage d’insectes durable et industriel, construit dans un bâtiment modulable afin de toujours garantir des produits de qualité à un prix stable. La France et la Belgique seront les principaux marchés sur lesquels nous commercialiserons nos produits durant les premières années suivant la création de l’entreprise. Pour s’insérer durablement dans ce réseau industriel, nous conclurons des contrats de collaboration avec nos clients. Ces contrats poursuivent différents objectifs. Ils nous permettront de développer avec le client un produit au plus proche de ses besoins. De plus, nous mettrons en place et entretiendrons une relation privilégiée avec nos partenaires. Nous espérons nous forger une réputation qui constituera une barrière à l’entrée pour nos futurs concurrents. Par la suite, notre ambition est de supprimer totalement les farines et huiles de poisson utilisées dans ce secteur en devenant l’offre de référence du marché de la nourriture piscicole. Nous deviendrons rentables dès notre troisième année d'exploitation. La première année sera en effet dédiée à la mise en place de l’élevage et à l’optimisation de celui-ci. Nous mettrons également cette année au profit du démarchage de nos clients en vue de commencer notre collaboration avec eux dès le début de l'année 2018. Pendant cette deuxième année, nous développerons conjointement des aliments aquacoles à base de farines et huiles d’insectes. Ils s'engageront à nous acheter les matières premières nécessaires à la fabrication des produits ainsi développés. Nous atteindrons alors un bénéfice net de plus de 300.000 euros dès 2019. Ce projet sera porté par une équipe composée de quatre membres issus d'orientations différentes. Anaïs Simi, étudiante en droit, sera la gérante de l’entreprise. Elle en assurera la gestion quotidienne et dirigera l’équipe. Maximilien Ernst, étudiant en Ingénieur de gestion, sera le responsable financier et stratégique de l’entreprise. De plus, il accompagnera Anaïs dans ces tâches journalières. Martin Nera, étudiant en administration publique, sera le responsable marketing. Il aura pour mission de démarcher un maximum de clients et de mettre en place les contrats de collaboration. Finalement, Thibault Rodaro, étudiant en bio-ingénieur, assurera la fonction de responsable de la technologie de l’entreprise et assurera la gestion de l’élevage. Pour mener à bien ce projet, nous sommes à la recherche d'investissements que nous avons estimés à 800.000 euros. Ils serviront à financer les deux premières années d'exploitation, à développer l'élevage pilote et à démarcher nos futurs clients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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