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Enregistrement W1994643629 · doi:10.4236/ojas.2012.24032

Effects of feeding a pigmented or non-pigmented diet to Arctic charr, <i>Salvelinus alpinus</i>, on flesh color and sexual maturity

2012· article· en· W1994643629 sur OpenAlexaff
M.A. McNiven, G.F. Richardson, Claude Pelletier

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Animal Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalvelinusFleshBiologySexual maturityAstaxanthinPloidyAnimal scienceSkin colorArcticFish <Actinopterygii>Food scienceFisheryZoologyEcologyCarotenoidGeneticsGeneTrout

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to evaluate the effects of feeding pigmented feed (50 ppm astaxanthin) to diploid or triploid Arctic charr, Salvelinus alpinus, on growth rate, color of fillets, and the variability of color within fillets. Arctic charr with an average weight of 419.9 g ± 83.3 g, including both diploid (n = 72) and triploid (n = 72) fish, were allotted to each treatment: 0, 3 or 6 months of pigmented feed before slaughter. Color assessment was made using a portable reflected light colorimeter in the CIE 1976 L* a* b* color system mode. Feeding a pigmented diet to Arctic charr delayed sexual maturity in male Arctic charr and to a certain extent in females, but also slightly reduced the rate of growth. With increasing time on the pigmented diet, color parameters of the flesh increased as well as the variability in color. Triploid fish had more intense color assessments for each dietary treatment than the diploid fish.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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