Factors influencing the growth and survival of larval and juvenile echinoids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many factors can influence the growth and survival of larval and juvenile echinoids (e.g. diet type, food ration, stocking density, temperature, salinity, dissolved oxygen, water chemistry and settlement cues), but most of these factors have not been studied in detail with regard to most species targeted for commercial aquaculture production. This review summarizes the state of knowledge on factors influencing the growth and survival of larval and juvenile echinoids. Sea‐urchin larvae are typically reared with either Dunaliella tertiolecta Butcher or Chaetoceros spp. The optimum food ration is in the range of 3000–9000 cells mL−1 and 20 000–60 000 cells mL−1 for D. tertiolecta and Chaetoceros spp., respectively, the concentration depending on larval stage and stocking density. Larvae have been successfully cultured at densities of 0.25–5.00 individuals mL−1, but the optimum level appears to be 1–2 individuals mL−1. A variety of benthic diatom species, particularly Navicula spp., can serve as the initial food source for young juveniles. Older juveniles may be fed with various species of foliose macroalgae and/or prepared diets. Most research on larval and juvenile echinoids has been done using ambient salinity and temperature, but some work has shown the importance of temperature on growth rate.
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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 | 0,000 | 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 ».