Seaweed aquaculture: the case of Laminaria digitata
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Notice bibliographique
Résumé
In the last 20 years, algae cultivation and production has increased significantly and plays an important role in the fishing industry.Global algae production in 2022 was estimated at more than 35 million tonnes.Algae, in their various forms, have a multitude of applications that enhance the social and economic importance of cultivation worldwide.The European market for algae is expanding due to the growing demand for alternative and sustainable sources of protein and products with nutritional benefits.Consequently, the cultivation of various types of micro-and macro-algae is also increasing.The present study compiles information from the international literature on the cultivation of macroalgae, particularly of Laminaria digitata, an endemic species of northern Europe and the west coast of North America and Canada.A description is given of its cultivation in a longline system, which includes the growth of the algae in both laboratory , and natural aquatic environments.A number of socio-economic and environmental benefits, as well as various uses of the species, are then discussed.These include: its use as food for humans and VI animals; its contribution to the pharmaceutical industry through the various extracts it produces (e.g.alginates, carrageenans, chlorotannins); and the potential substitution of fossil raw materials through the production of bioplastics and biofuels.Positive environmental impacts are highlighted, such as the provision of ecosystem services (e.g.for the assessment of water quality characteristics and the restoration of polluted marine systems through the capture of nitrogen, phosphorus and other substances).Finally, the challenges of macroalgae cultivation are highlighted and the need to provide incentives at all stages of the product value chain, from the research stage, to the primary sector and the market, in order to create a solid basis for the sustainable development of the sector.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle