Modelling and comparison of growth of the silver-lip pearl oyster Pinctada maxima (Jameson) (Mollusca : Pteriidae) cultured in West Papua, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
A commonly used approach to quantifying growth is to fit mathematical models to length-at-age data. Growth of the silver-lip pearl oysters, Pinctada maxima, cultured at a commercial pearl farm in West Papua, Indonesia was expressed mathematically by fitting five growth models (Gompertz, Richards, Logistic, Special von Bertalanffy Growth Function (VBGF) and General VBGF) to length-at-age data. The criteria used to determine the best fit model were a low mean residual sum of squares (MRSS), high coefficient of determination (r2) and low deviation of the asymptotic length (L8) from the maximum length (Lmax). Using these criteria, the models were ranked accordingly: Special VBGF; General VBGF; Gompertz; Richards and Logistic models. The Special VBGF yielded the best fit (L8 = 168.38 mm; K = 0.930 year–1; t0 = 0.126; MRSS = 208.64; r2 = 0.802; Deviation of L8 from Lmax = 37.52 mm) and, accordingly, was used to model the growth of oysters cultured at three sites and two depths within the farm. Likelihood ratio tests were used to compare growth of oysters cultured at these sites and depths. Based on L8 and K values, favourable sites and depths could be determined that optimised growth requirements for the various stages of P. maxima culture. Sites with high K and L8 values were preferred sites for culturing juvenile oysters before pearl production, when high growth rate is essential to produce large numbers of oysters in the shortest time possible. In addition, high L8 may facilitate implantation of larger nuclei conducive to the production of larger, more valuable pearls. Conversely, sites with low K values were preferred sites for weakening P. maxima before pearl ‘seeding’, a process undertaken to minimise nucleus rejection after seeding.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».