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Enregistrement W1970793059 · doi:10.1111/j.1749-7345.2012.00611.x

Growth, Reproductive Performances, and Brood Quality of Long Snout Seahorse, <i>Hippocampus guttulatus</i>, Fed Enriched Shrimp Diets

2012· article· en· W1970793059 sur OpenAlexafffund
Jorge Palma, José Pedro Andrade, Dominique Bureau

Notice bibliographique

RevueJournal of the World Aquaculture Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquatic life and conservation
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésShrimpBiologySeahorseBroodFisheryAnimal scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This investigation examined the effect of using enriched shrimp (Atlantic ditch shrimp, Palaemonetes varians ) diets on growth of long snout seahorse, Hippocampus guttulatus , and its effect on the reproduction rate and brood quality. Three diets were (1) natural wild‐caught shrimp (natural shrimp diet‐control diet), (2) wild‐caught shrimp fed an artificial feed for 10 d (enriched shrimp diet), and (3) wild‐caught shrimp fed one large meal of artificial diet and immediately frozen (ingested artificial feed shrimp diet). These diets were fed to seahorses during a 12‐wk growth trial. At the end, significant differences on the final wet weight were found between seahorses fed the three different treatments ( P &lt; 0.009). Seahorses fed ingested artificial feed shrimp diet had more broods (9), generated more juveniles per brood (299 ± 87), and significantly bigger juveniles (12.4 ± 1 mm) than seahorses fed natural shrimp diet and enriched shrimp diet. Significant differences in the morphometry of juveniles hatched from parents fed the three different dietary treatments (Wilk's λ = 0.2, F (6,460) = 47.41, P &lt; 0.0001) were also found. Results indicate that the combined use of a natural diet (shrimp) and an artificial diet benefit growth and feed utilization by seahorses and have a direct impact on the reproductive rate and brood quality of H . guttulatus .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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