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Enregistrement W2745995551 · doi:10.5539/jas.v9n9p114

Digestible Protein Requirement of Pirarucu Juveniles (Arapaima gigas) Reared in Outdoor Aquaculture

2017· article· en· W2745995551 sur OpenAlexvenueno aff
F. O. Magalhães Júnior, Maria Josilene Mendes dos Santos, Ivan Bezerra Allaman, I. J. Soares, R. F. Silva, Luís Gustavo Tavares Braga

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado da BahiaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésBiologyJuvenileAnimal scienceFeed conversion ratioWeight gainAquacultureDietary proteinFisheryBody weightFish <Actinopterygii>EcologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pirarucu (Arapaima gigas) is a fast-growing, carnivorous species reared commercially in Amazonian countries as Brazil. Lack of a nutritionally balanced and affordable diet is a major constraint in pirarucu aquaculture, and our investigation sought to estimate the dietary protein requirement for this species. Four diets were formulated to contain increasing concentrations of digestible protein (32, 35, 38, and 41%) and fed to triplicate groups of juvenile pirarucu of around 2 kg for 18 weeks. As result, pirarucu showed no differences in feed intake, survival, or fillet yield. However, regression analysis revealed that weight gain (WG) values showed a general increasing trend with increasing dietary digestible protein (DP) level up to 36.7%. In addition, feed conversion rates were also improved with increase in dietary DP up to 36.4%. Fish fed diets containing 32 and 41% had poor feed conversion rates. Thel protein retention rate (PRR) and protein efficiency index (PER) decreased as levels of DP increased. The optimal dietary protein content for juvenile pirarucu between 1.98 and 4 kg of BW is about 36% of digestible protein on diet.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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