Osteologi Ikan Keureling (Tor tambroides)
Notice bibliographique
Résumé
ndonesia merupakan negara dengan keanekaragaman ikan yang tinggi, salah satunya ikan yang berasal dari genus Tor. Terdapat 40 spesies ikan Tor di Asia, empat spesies diantaranya hidup di Indonesia yaitu Tor tambroides, Tor douronensis, Tor tambra, dan Tor soro. Saat ini kajian terhadap ikan dari genus ini masih terbatas pada bidang ekologi dan upaya domestikasi. Upaya untuk mengkaji lebih jauh terkait morfologi lebih khususnya osteologi ikan keureling masih belum banyak dilakukan.Kajian morfologi skeleton ikan merupakan bagian penting dalam memahami sistematika ikan, diantaranya untuk mempelajari hubungan taksonomi dan logenetik antar species ikan. Disamping itu, pengetahuan berkenaan dengan deskripsi morfologi skeleton suatu species ikan sangat dibutuhkan sebagai langkah preventif dalam menganalisis abnormalitas sistem skeleton.Buku ini mengulas tentang klasi kasi dan ekologi ikan keureling, metode pembuatan preparat tulang ikan keureling, sistem osteologi ikan, morfologi tulang kepala ikan keureling, morfologi tulang belakang ikan keureling, dan morfologi tulang anggota gerak ikan keureling. Disamping itu, buku ini diharapkan dapat menghadirkan konsistensi dalam hal penyajian nomenklatur tulang penyusun rangka, mengidenti kasi perbedaan osteologi antar spesies ikan, dan memahami hubungan taksonomik dan logenetik antarspesies ikan.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».