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Enregistrement W2600247197 · doi:10.1111/jwas.12417

Dietary Protein and Lipid Requirements for Juvenile Largemouth Bass, <i>Micropterus salmoides</i>

2017· article· en· W2600247197 sur OpenAlexaff
Di Huang, Yubo Wu, Ya‐Yun Lin, Jianming Chen, Niel A. Karrow, Xing Ren, Yan Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of the World Aquaculture Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesZhejiang University
Mots-clésMicropterusBass (fish)BiologyJuvenileWeight gainFeed conversion ratioFactorial experimentAnimal scienceDietary proteinProtein efficiency ratioFood scienceBody weightBiochemistryFisheryEndocrinologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A feeding trial was conducted to evaluate dietary protein and lipid requirements for juvenile largemouth bass, Micropterus salmoides. A 4 × 2‐factorial layout included four protein (420, 450, 480, and 510 g/kg) and two lipid (80 and 120 g/kg) levels. Fish (initial weight 8.7 g) were fed the test diets for 8 wk. Weight gain, feed intake, feed conversion ratio, hepatosomatic index, and body composition were dependent on dietary protein level. Nitrogen retention efficiency was independent of dietary protein level, lipid level, and their interaction. Weight gain was higher in fish fed the diet containing 480–510 g/kg crude protein than in fish fed the diet containing 420–450 g/kg crude protein at two dietary lipid levels. The feed intake and weight gain were higher in fish fed the diet containing 484 g/kg crude protein and 115 g/kg crude lipid than in fish fed the diet containing 478 g/kg crude protein and 77 g/kg crude lipid. This study indicated that the suitable dietary protein and lipid levels for largemouth bass are 480–510 g/kg and 120 g/kg, 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations125
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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