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Enregistrement W3004030138 · doi:10.35799/jmuo.8.3.2019.25966

Jumlah Konsumsi Pakan, Efisiensi dan Laju Pertumbuhan Relatif Ikan Bawal (Colossoma macropomum) yang Diberi Pakan Buatan Berbahan Tepung Lemna minor Fermentasi

2019· article· id· W3004030138 sur OpenAlexaff
Yessi Ayu Putri Manganang, Numisye Iske Mose

Notice bibliographique

RevueJurnal MIPA · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquatic life and conservation
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLemna minorLemnaBiologyFood scienceAnimal scienceFermentationBotanyAquatic plantEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pakan merupakan faktor penting dalam kegiatan budidaya ikan secara intensif. Penggunaan Lemna minor sebagai bahan baku pakan karena mudah didapat dan mengandung nutrisi yang baik. Adanya kandungan serat yang tinggi pada Lemna minor sehingga sulit untuk dicerna dan memerlukan proses fermentasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pemanfaatan pakan tepung Lemna minor fermentasi terhadap pertumbuhan ikan bawal. Metode Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 4 perlakuan dan 3 ulangan, terdiri dari A tanpa tepung Lemna minor fermentasi, B tepung Lemna minor fermentasi 10%, C tepung Lemna minor fermentasi 20% dan D tepung Lemna minor fermentasi 30%. Data yang diamati yaitu jumlah konsumsi pakan (JKP), efisiensi pemanfaatan pakan (EPP), Laju pertumbuhan relatif (RGR) dan sintasan. Hasil menunjukkan bahwa perlakuan C (tepung Lemna minor fermentasi 20%) mampu menghasilkan rata-rata JKP sebesar 287,33 g, EPP sebesar 0,052%, RGR sebesar 0,090%/hari dan SR sebesar 100%Feed is an important factor in intensive fish aquaculture activities. Use Lemna minor as a feed raw material because it is easily available and contains good nutrition. The composition of high fiber in Lemna makes it difficult to digest and requires a fermentation process. This study aims to learn how to use Lemna fermentation flour on the growth of pomfret. Method used was completely randomiza design with 4 treatments and 3 replications, consisting of A without Lemna flour fermented, B Lemna flour fermented 10%, C Lemna flour 20% fermentation and D Lemna flour 30% fermentation. Interesting data are the amount of feed consumption, increased feed efficiency (EPP), relative growth rate (RGR) and survival rate. The results showed that the treatment of C (Lemna minor flour fermentation of 20%) was able to produce an average JKP of 287.33 g, EPP of 0.052%, RGR of 0.090%/day and SR of 100%

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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