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Enregistrement W2807692740 · doi:10.5539/jas.v10n7p19

The Effects of Different Feeding Rates on Growth Performance and Stomach Volume in Rainbow Trout (Oncorhynchus mykiss)

2018· article· en· W2807692740 sur OpenAlexvenueno aff
Huriye Arıman Karabulut, Burcu Senoglu, İlker Zeki Kurtoğlu

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRainbow troutAnimal scienceStomachFeed conversion ratioFactorial experimentVolume (thermodynamics)Fish <Actinopterygii>Body weightChemistryBiologyFisheryFood scienceMathematicsBiochemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the effects of various daily feeding ratios on the growth, stomach volume and meat composition in rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) were investigated. The feeding experiment was conducted in 450 L volume fiberglass tanks with 3 × 3 factorial patterns. During the experiment, while food were given to the fish at the first group in the 0.5% (I) of ratio of their live weight, the second group at the level of 2% (II) food were given to the fish, at the third group at the level of 6% (III) food. The initial weight and size values of the groups were 76.16±0.41 g and 19.11±1.63 cm, respectively. The final weight and size values reached up to 128.89±34.21 g, 25.09±2.37 cm; 236.05±89.32 g, 24.78±2.22 cm; and 238.91±86.67 g, 21.65±1.64 cm, for groups I, II, and III respectively. The best growth performance in terms of weight was obtained in group III, while the best growth performance in terms of size was obtained in groups I and II (P < 0.05). The best feed conversion ratio was determined in the low feeding group I (P < 0.05). At the end of experiment, three of the experimental groups were different from each other. The highest stomach volume was measured in group III (P < 0.05). In conclusion, the 6% feeding ratio increased the growth and significantly increased the stomach volume, however decreased the feed conversion ratio.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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