Development of production extruded feed for tilapia industrial production
Notice bibliographique
Résumé
As a result of the analysis of domestic experience over the past 10 years and foreign experience (on the example of 9 countries: Vietnam, India, Spain, Canada, China, Norway, the USA, Chile, Japan, which possess the most advanced technologies and equipment for the production of highly effective feed for fish ) in the development of innovative technologies and equipment for the production of highly effective feed for fish, it was found out that the methods of both dry and wet pressing are outdated and do not meet modern requirements for the production of feed for fish, as they do not allow to carry out deep physicochemical transformations in the protein-carbohydrate complex and to introduce fat components at 40% level. Modern fish technologies are based on the use of extrusion processing of a multicomponent mixture to impart different buoyancy and adjustable immersion speed of the resulting feed. Extrusion technology will allow to introduce a large amount of fat into the product - up to 35–40%, to achieve 100% starch cleavage level. Extruded product has high water resistance, keeps its shape. New generation developed compound feed formulations for tilapia with 60% protein content, 40% fat, with the introduction of growth stimulants, dietary supplements, etc., will increase the digestibility of compound feed by fish by 10-12%, increase of fish weight by 10-12%, reduce the cost of commercial fish farming by 10–15%, reduce feed conversion by 15%. The proposed technology will allow to create new generation compound feeds formulations for various fish species with a high content of protein-fat complex, which will increase the weight gain of fish by 12-17%, reduce the cost of final fish production by reducing the cost of feed by 10-15%. .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».