Broken Eggs Influence on Fertilization Capacity and Viability of Eggs, Turbidity and pH of Ovarian Fluid and Fertilization Water in the Endangered Caspian Brown Trout, Salmo Trutta Caspius
Notice bibliographique
Résumé
To identify a simple tool for quick evaluation of quality of endangered Caspian brown trout, Salmo trutta caspiuseggs, the changes of pH (both in ovarian fluid and fertilization water), turbidity (both in ovarian fluid andfertilization water), fertilization and eyeing rates were investigated in ovarian fluid samples containing perfecteggs as well as different concentrations of broken eggs. The pH of ovarian fluid and water as well as fertilizationand eyeing rates decreased significantly (P<0.05) with increasing of broken eggs in ovarian fluid. In contrast, theturbidity of ovarian fluid and water as well as mortality rate of eggs increased significantly (P<0.05) withincreasing of broken eggs in ovarian fluid. Also, significant correlations (P<0.01) were found between measuredparameters as follow: pH of ovarian fluid vs. pH of water and fertilization and eyeing rates; turbidity of ovarianfluid vs. turbidity of water; turbidity of ovarian fluid and water vs. fertilization and eyeing rates. Our resultsconclude that pH and turbidity of ovarian fluid and water effectively influence on efficiency of artificialpropagation. Therefore, these could be used as two simple tools for quick evaluation of quality of Caspian browntrout eggs during artificial reproduction in the hatchery.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».