MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1963630302 · doi:10.1046/j.1365-2095.2001.00181.x

Apparent digestibility comparison in rainbow trout (<i>Oncorhynchus mykiss</i>) assessed using three methods of faeces collection and three digestibility markers

2001· article· en· W1963630302 sur OpenAlexafffundabout
Grant W. Vandenberg, J. de la Noüe

Notice bibliographique

RevueAquaculture Nutrition · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRainbow troutCHROMIC OXIDEFecesBiologyAnimal scienceDry matterFood scienceFish <Actinopterygii>FisheryMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experiments were undertaken to investigate the apparent digestibility coefficient (ADC) of a range of macro- and micronutrients in rainbow trout using three external digestibility markers (chromic oxide, acid insoluble ash and titanium dioxide, alone or in combination), and three methods of faeces collection (modified Guelph system, St-Pee system and abdominal massage; hereafter referred to as ‘column’, ’collect’ and ‘strip’, respectively). For each method of faeces collection, three replicate tanks of fish were acclimated for 5 days to a practical diet containing the external marker followed by 5 days of faeces collection. Both marker type and collection method significantly influenced ADC estimate in a similar manner for dry matter, protein, nitrogen-free extract, ash and energy. The ADC was consistently highest for the column and lowest for the strip methods of collection, and titanium dioxide gave higher ADCs vs. the other markers. Lipid ADC did not differ between the column and collect methods, but collection of faeces by the strip method gave lower ADCs, irrespective of marker type. In general, nutrient ADC was higher with the combined markers than when single markers were employed. The influence of marker type and collection method was less clear for the individual minerals studied.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations126
Publié2001
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAquaculture NutritionMême sujetAquaculture Nutrition and GrowthTravaux en français237 207