The Effects of Kefir Usage for Probiotic Purpose on Growth Performance of Brook Trout (Salvelinus fontinalis)
Notice bibliographique
Résumé
The effects of probiotically used kefir on growth, survival rate and meat yield characteristics of brook trout (Salvelinus fontinalis) were investigated in this study. For this purpose, kefir was added to trial diets at different rates 20 ml/kg feed (G2), 40 ml/kg feed (G3) while commercial fish feed was used as a control 0 ml/kg feed (G1). Total 270 fish with mean weight 24.38±0.37 g were used during the experiment. Each group had three replicate, and 30 fish were placed in each tank. Experiment was carried on for 90 days. At the end of the experiment, some growth parameters, survival rate and meat yields of the groups were determined. The best weight gain (WG), specific growth rate (SGR), feed conversion ratio (FCR) and survival rate (SR) values were obtained in G2 (20 ml/kg) group (104.31±0.11, 1.30±0.08, 1.40±0.18, 98.88±0.51 respectively). At the end of the study, the differences between the control group and the other groups were not statistically significant in terms of FCR, Condition factor (CF) and survival rate (P < 0.05). However, the differences between the control group and the other groups were statistically significant in terms of WG, WGR and Wf (P < 0.05). The statistical difference between the G2 group and the G1 group was not significant at the SGR, whereas the statistical difference between the G2 group and the G3 group was significant (P < 0.05). The body composition of the fish, hepatosomatic index (HSI), viscerosomatic index (VSI) values, fish meat crude protein and crude fat content were not affected by the addition of kefir to fish diet at different ratios. As a result, it was observed that the addition of kefir at 20% of the diet positively affected the growth performance and survival rate of the brook trout.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».