Economics of bio-ingredients production from shrimp processing waste in Newfoundland
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examined the economics of producing high value bio-ingredients such as chitin and carotenoprotein from shrimp processing waste in Newfoundland. The shrimp waste in the province was estimated to be at least 37000 tons annually. A survey of shrimp processing plants in the province revealed that the waste generated was relatively pure with little or no foreign material. The economic engineering approach was employed to estimate the production cost of chitin and carotenoprotein at the laboratory and pilot scale levels. At the laboratory scale where 480 kg/year of raw material (shrimp waste) was processed, the cost of chitin and carotenoprotein was found to be $159/kg and $315/kg, respectively. At the pilot scale level, the cost of chitin and carotenoprotem was estimated to be $125/kg and $244/kg, respectively based on volume of 4800 kg/year. Sensitivity analysis was carried out to establish the cost variations due to changes in the quantity of starting raw material, labor cost and cost of laboratory supplies (chemicals and enzymes). The cost of chitin and caroteinoprotein showed a decreasing trend with increasing scale of production. An expert opinion survey was conducted with a selected panel of 9 experts from the shrimp processing industry, chitin related industry, and the academic/research community to determine the potential market of the high-grade chitin/chitosan in Canada. The results showed that the health and nutraceutical industry is the most promising niche for high-grade chit in/chitosan. The survey also indicated that potential market would be high in Ontario and Quebec due to the presence of large health and nutraceutical companies in the big metropolitan areas of these regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».