Apparent digestibility of selected ingredients in diets for juvenile grouper, Epinephelus coioides (Hamilton)
Notice bibliographique
Résumé
Apparent digestibility coefficients (ADCs) for dry matter (ADCdm) and crude protein (ADCcp) of selected feed ingredients were determined in vivo for grouper using passive faeces collection (Guelph System). A reference diet (RF) and test diets (consisted of 70% RF and 30% test ingredient) with 1% Cr2O3 as an inert indicator were used. An RF contained 45% protein, 10% fat and 15.7 kJ g−1 metabolizable energy. Three isonitrogenous and isocaloric diets, each contained a test ingredient (white fish meal, white cowpea meal and ipil-ipil leaf meal), were used in a growth study based on ADCcp of feed ingredients. An RF without Cr2O3 was a control. The ADC values of experimental diets were also determined. In grouper, the ADCdm of white cowpea meal, defatted soybean meal, wheat flour and shrimp meal (74–76%) were significantly lower than that of squid meal (99%), but comparable with those of the fish meals (84–89%). No significant difference was observed between the ADCdm of ipil-ipil leaf meal, rice bran and wheat flour (56–73%). The ADCcp of white cowpea meal and defatted soybean meal were similar to those of the fish meals, squid meal and shrimp meal (94–99%). The ADCcp of wheat flour was comparable with that of ipil-ipil leaf meal (79–83%). Rice bran had the lowest ADCcp value of 43%. Based on specific growth rate (SGR), the growth of fish fed white cowpea meal-based diets was similar to that of the control fish (3.2–3.3% day−1). Also, no significant difference was observed between the ADCdm (68–72%) and ADCcp (88–91%) of white cowpea meal-based diet and the control diet. The results suggest that ADC values can be used as indicators to determine the nutritional value of feed ingredients. White cowpea meal can be incorporated as a protein source in practical diet for grouper at 20.5% of the diet with no adverse effect on growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».