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Enregistrement W2335119223 · doi:10.18331/sfs2016.2.2.2

Reproductive performance of seahorse, Hippocampus barbouri (Jordan and Richardson 1908) in control condition

2016· article· en· W2335119223 sur OpenAlexvenueno aff
Annie Christianus, Z. Mute Harah, Fui Fui Ching, Rossita Shapawi, Che Roos Saad, Shigeharu Senoo

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquatic life and conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeahorseBroodstockBiologyFisheryAquaculturePopulationReproductionZoologyEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hippocampus barbouri is one of the seahorse species found in shallow water of Malaysia. It is used as known as a global trade species in ornamental fish industry. To date, there is no documented report on seahorse aquaculture especially for H. barbouri in Malaysia even in Southeast Asia region. Seahorse aquaculture should be considered as an alternative source of seahorses to reduce the pressure on wild population. Therefore, this study was conducted to establish suitable techniques for broodstock maintenance and reproduction by focusing on culture system and feeding. Hippocampus barbouri were maintained and bred successfully in a controlled culture system. Minimum water depth required for the spawning of H. barbouri is 38 cm. Best reproductive performances was observed in broodstock fed with post-larvae shrimp. However, frozen mysid can also be used in the culture of H. barbouri. The minimal requirement of n-3 and n-6 fatty acids for the reproduction of H. barbouri was 5.13 ± 0.04 % and 14.83 ± 0.10 % respectively.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,157 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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