Fisheries and aquaculture related biometrics of the sea cucumber Cucumaria frondosa: tagging, resistance to stress and influence of diet on lipid composition
Notice bibliographique
Résumé
Cucumaria frondosa is widely distributed in the North Atlantic where it has been increasingly exploited to supplement the growing demand for sea cucumber products in Asian markets. The objectives of this study were based on knowledge gaps identified by the stakeholders of the sea cucumber industry in eastern Canada. The first study investigated marking techniques using passive integrated transponder (PIT) tags to facilitate sea cucumber research. The second study identified the most suitable media for refrigeration during live storage and transport to address concerns with skin and meat integrity prior to processing. The third study focused on principles of aquaculture by examining growth, and lipid class and fatty acid profiles of muscle and gonad tissues of sea cucumbers fed with either diatoms or fish eggs. Implanting PIT tags at the base of the tentacles to reach the aquapharyngeal bulb emerged as one of the most effective techniques ever developed for tagging sea cucumbers reliably and innocuously for long periods. The most suitable transport media for live boreal/temperate sea cucumbers was determined to be iced seawater (cold seawater with freshwater ice). Finally, while sea cucumbers were able to feed on live diatoms (Chaetoceros muelleri) as well as commercial fish eggs, the latter diet yielded greater body length increment, specific growth rate and ratio of essential DHA:EPA in gonadal tissues. In contrast, sea cucumbers fed with diatoms exhibited the highest ratio of the essential fatty acids ARA to EPA in muscle tissues. The findings presented here will hopefully assist ecological and conservation studies and the sustainable development of sea cucumber fisheries and aquaculture programs worldwide.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».