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Enregistrement W2148961185 · doi:10.1111/j.1365-2095.2004.00322.x

Growth and feed utilization of large size rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) and Atlantic salmon (Salmo salar) reared in freshwater: diet and species effects, and responses over time

2004· article· en· W2148961185 sur OpenAlexaff
Paula Azevedo, S. Leeson, C.Y. Cho, Dominique Bureau

Notice bibliographique

RevueAquaculture Nutrition · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRainbow troutSalmoBiologyAnimal scienceFeed conversion ratioTroutNutrientWeight gainSalmonidaeFisheryBrown troutFish <Actinopterygii>Body weightEcologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four diets differing in crude protein/crude lipid concentrations (CP/CL), 570/200, 510/220, 460/240, 430/260 (g kg−1 dry diet) were fed to near-satiety to rainbow trout (initial body weight, IBW = 268 g, domestic strain) and Atlantic salmon (IBW = 456 g, wild strain) for 308 days to determine the effect of diets, species and fish size on efficiency of feed, nitrogen (N) and energy utilization. Within species, weight gain, feed efficiency (FE), and energy retention efficiency (ERE, E gain/E intake) were not affected by diet (P < 0.05). N retention efficiency (NRE, N gain/N intake) increased linearly (P < 0.05) with decreasing CP/CL for both species. NRE and FE were higher for salmon compared with trout. Whole body CP of salmon was significantly (P < 0.05) higher, and lipid significantly (P < 0.05) lower, than those of trout. There was a significant (P < 0.05) linear decrease in FE as fish grew, regardless of diet and species. NRE linearly decreased (P < 0.0001) and lipid to protein deposition ratio (LD/PD) increased (P < 0.05) as trout grew. NRE linearly increased (P < 0.05) while ERE and LD/PD linearly decreased (P < 0.05) as salmon grew. Salmon appeared to rely to a greater extent on non-protein energy-yielding nutrients to support cost of growth than did trout.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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

Citations84
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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