MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1762972613 · doi:10.22092/ijfs.2018.114781

Effect of feeding rate on nutrient digestibility in Atlantic salmon, Salmo salar L.

2008· article· en· W1762972613 sur OpenAlexaboutno aff
Mir Masoud Sajjadi, CG Carter

Notice bibliographique

RevueUTAS Research Repository · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDry matterSalmoAnimal sciencePhosphorusBiologyNutrientFecesProtein digestibilityFish <Actinopterygii>ChemistryFisheryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A digestibility trial was conducted to examine the effect of feeding rate on dry matter, gross energy, crude protein and phosphorus digestibility in Atlantic salmon (Salmo salar). Duplicate groups of fish were fed 0.25, 0.5, 0.75, 1.0, 1.25 and 1.9% BW/day. The faeces were collected by Guelph-type collectors for five successive days. Dry matter, protein and phosphorus digestibility’s were all significantly (p<0.05) affected by feeding rate. Dry matter digestibility was significantly lower in fish fed 0.25% BW day in comparison with fish fed 0.5, 0.75 and 1% BW day. Protein digestibility was significantly lower in fish fed 0.25% BW/day in comparison with 1.25% BW day. Phosphorus digestibility was significantly lower in fish fed 0.25% BW/day in comparison with all other treatments except for 1%BW day. There were no significant differences for energy digestibility between fish fed with different amount of feed. The main effect was reduced digestibility at the lowest level of intake with no obvious relationship between feeding rate and digestibility above this amount. This was explained by a relatively higher loss of endogenous faecal nitrogen and phosphorus at sub-maintenance feeding.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUTAS Research RepositoryMême sujetAquaculture Nutrition and GrowthTravaux en français237 207