MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2337838409 · doi:10.5376/ija.2015.05.0039

Growth and Survival Variations of <i>Penaeus monodon</i> from Six Breeding Families

2016· article· en· W2337838409 sur OpenAlexvenueno aff
Yage Li, Shuguang Jiang, Jiajin Huang, Zhenhua Ma, Falin Zhou

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Aquaculture · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPenaeus monodonBiologyShrimpSelective breedingFisheryAnimal scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The survival and growth of P. monodon from six breeding families were evaluated in this study. The morphometric traits, including the carapace length, carapace width, body length, telson length and body weight were measured throughout 108-days growth experiment. Ratios of the telson length and carapace width to body length, the length-weight relationship (LWR), condition factor (K), weight gained rate (WGR), specific weight rate (SWR), and survival of P. monodon were calculated. The testing traits were varied in selected breeding family. Length-weight relationships of family1 can be expressed as W = 0.0126BL 3.064 (R² = 0.9473) which had the biggest slope value (b). The equation W = 0.0563BL 2.417 (R² = 0.8318) belong to family2, while the slope value less than 3 indicates that the animal becomes slender as it increases in length. The order of the survival rate was family4 > family1 > family2 > family3 > family6 > family5.The order of the specific weight rate and weight gain rate was family6 > family4 > family2 > family5 > family3 > family1. In comparison of the condition factor between different families, the highest condition factor (1.57) was observed in the family5, and the lowest condition factor (1.40) was the family6. According to above indexes, rearing performance of family4 was the best in the tested breeding families in this study.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,336

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of AquacultureMême sujetAquaculture Nutrition and GrowthTravaux en français237 207