The Cricket (Gryllus assimilis) as an Alternative Food Versus Commercial Concentrate for Tilapia (Oreochromis sp.) in the Nursery Stage
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a 32% commercial diet of protein for tilapia fingerlings (Oreochromis sp.) commonly used in fish farms in the country and cricket meal in a mixture with 32% corn flour as a protein was compared alternative food The breeding, raising and fattening unit of crickets (Gryllus assimilis) was implemented for its subsequent sacrifice and transformation into flour and used as a source of protein in the diet, these gained a weight of 0.70 g. To accommodate the fry, plastic tanks with a capacity of 1 m3 were used, the water was sucked by means of an electric pump; with permanent aeration where 15 individuals of red tilapia per m3 were planted with an average weight of 5 g which reached an average weight/fish/day of 26 g, a growth/fish/day of 0.86 g, the total biomass was 340 g, and a feed conversion factor (FCA) of 1.16. According to the Student’s T analysis and a comparison of means, no differences were found, with a correlation of 83.1% between the food supplied and the increase in weight, the water parameters were found at an optimum level. The protein percentage of cricket flour ranges between 15% and 80% depending on the geographical area, those that were used in the local ration have 58.16% of crude protein and 9.32 of protein nitrogen, the two rations in comparison had a protein content of 32%.
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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) | 0,002 | 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 ».