Bioelectrical Impedance Analysis to Estimate Lipid Content in Atlantic Salmon Parr as Influenced by Temperature, PIT Tags, and Instrument Precision and Application in Field Studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this study was to investigate the effectiveness of bioelectrical impedance analysis (BIA) in field studies monitoring Atlantic Salmon Salmo salar parr, as related to temperature corrections, instrument precision, and passive integrated transponder (PIT) tags. Currently, BIA studies are restricted to laboratory settings where water temperature is controlled to decrease error in BIA predictions caused by fish body temperature. We compared models of predicted total and percent lipids with and without temperature corrections and found that temperature corrections reduced error caused by temperature. Without temperature corrections, an 8°C increase in temperature increased the predicted total lipids by 55%. After temperature corrections were added, the predicted total lipid only increased by 2.55%. Repeated measurements were collected on 40 salmon parr (56–115 mm FL) in four separate time trials (1 min, 1.5 h, 3 h, and 6 h), and we found that lipid content predictions between measurements were not significantly different; however, the variability within longer time trials was moderate (6.43% error). No significant differences were found in the predicted lipid value before or after PIT tags were removed from the body cavity, suggesting PIT tags do not affect BIA readings. On average, the difference between predicted total lipids after tag removal was 0.0023 and 0.02 g for 12.5‐mm and 22‐mm PIT tags, respectively. We also observed that increases in fish body temperature caused by handing resulted in increased variability in BIA estimates, indicating the need for temperature corrections. Received March 10, 2014; accepted September 22, 2014
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».