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Enregistrement W2121935181 · doi:10.1111/j.1365-2095.2010.00753.x

Effects of partial or total replacement of fish meal with freeze-dried krill (Euphausia superba) on growth and nutrient utilization of juvenile Atlantic cod (Gadus morhua) and Atlantic halibut (Hippoglossus hippoglossus) fed the same practical diets

2010· article· en· W2121935181 sur OpenAlexaff
Sean M. Tibbetts, Rolf Erik Olsen, Santosh P. Lall

Notice bibliographique

RevueAquaculture Nutrition · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensInstitute for Marine Biosciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHalibutHippoglossus hippoglossusGadusBiologyKrillAtlantic codFisheryEuphausiaMealFish mealNutrientAnimal scienceFood scienceFish <Actinopterygii>Ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies were conducted with juvenile (28 g) Atlantic cod (Gadus morhua) and halibut (Hippoglossus hippoglossus) fed fish meal (FM) based diets with partial (0%, 25%, 50% and 75%) or total (100%) replacement of FM with freeze-dried krill (FDK). Addition of dietary FDK significantly stimulated feeding activity in both species and resulted in higher feed consumption and intakes of digestible protein (DP) and energy (DE). This is a significant finding on the feed attractant properties of FDK because it occurred despite having 2–4 MJ kg−1 higher levels of DE in the FDK diets which could have had an intake suppression effect. In addition, it indicates that the soluble protein fraction of krill thought to be responsible for its attractant properties and is routinely lost or greatly reduced during commercial processing of krill meals, is retained by freeze-drying. Supplementation of FDK significantly improved growth rates, digestibility and nutrient utilization. Levels exceeding 25–50% FM replacement, however, generally did not significantly increase growth performance or nutrient utilization. In addition, feed formulations with high FDK (>75% replacement) are likely to be cost-prohibitive as long as the market price remains higher than FM.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations44
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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