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Enregistrement W2439224035 · doi:10.21061/ijra.v12i1.1352

Water Quality and Nutrient Aspects in Recirculating Aquaponic Production of the Freshwater Prawn, Macrobrachium rosenbergii and the Lettuce, Lactuca sativa

2011· article· en· W2439224035 sur OpenAlexaff
Hamid Khoda Bakhsh, T. Chopin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Recirculating Aquaculture · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInnovations in Aquaponics and Hydroponics Systems
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesUniversiti Malaysia TerengganuUniversiti Putra Malaysia
Mots-clésMacrobrachium rosenbergiiLactucaPrawnFisheryAquaponicsBiologyWater qualityAquacultureNutrientEnvironmental scienceAgronomyFish <Actinopterygii>Ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to investigate the effects of different nutrients and their ability to improve the production of Macrobrachium rosenbergii and Lactuca sativa in a prototype recirculating aquaponic (RA) system. Experimental units were set up with different amounts of supplemented organic and inorganic (complex minerals) nutrients to carry out the study. The results indicated that desirable growth of M. rosenbergii might be possible in RA systems when supplied sufficient levels of macro-micro nutrients. Analyses of nutrients in the prawn culture tanks demonstrated that ammonia and nitrate concentrations were critical in maintaining proper water quality during the culture period. Five-day biological oxygen demand (BOD5) increased significantly with the increased loading of organic supplement in the rearing tanks. A significant linear relationship of chlorophyll a and N:P ratio was observed among the treatments. The combination of complex minerals and organic chicken manure (CM15) displayed a higher N:P ratio, maximal total yield and did not show adverse effects of NH3 concentrations and other important water quality parameters.

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)0,002
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 enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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