Notice bibliographique
Résumé
This study was done to examine the effect of several diets (Phytoplankton = PHY, Shellfish Diet 1800 = INS, Oil type = OTE, Powder type = PTE) on growth, survival rate and biochemical composition of scallop juvenile Patinopecten yessoensis. The highest survival rate were observed in PTE + PHY (90%). The highest shell length and shell height was observed in PHY and PTE + PHY diet (P > 0.05). The growth with PTE and OTE diet was the lowest in shell length and shell height (P < 0.05). On the other hand, the shell width and meat weight were highest in PHY and PTE + PHY, while the lowest in PTE and OTE (P < 0.05). The content of fatty acids such as DHA and n-3 PUFA levels was significantly higher in the juvenile fed on PTE + PHY than in those fed on PHY and INS alone. Also, the total protein ranged 55.5 to 65.2% in PHY + INS, while 44.8%, 47.9% in PTE and OTE respectively. The RNA and DNA contents were the highest in PHY and PTE + PHY, while the lowest in PTE and OTE (P < 0.05). RNA/DNA ratio significantly higher in juvenile with PHY + INS than those with PTE and OTE alone (P < 0.05). The combination of PTE + PHY could improve the growth and survival of scallop juvenile. Our results suggested that PTE could partially replace live algae in bivalve laval rearing.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».