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Enregistrement W3048966667 · doi:10.20873/uftv7-8141

GARLIC POWDER IN RATIONS FOR NILE TILAPIA

2020· article· en· W3048966667 sur OpenAlexaboutno aff
Elton Lima Santos, Maria do Carmo Mohaupt Marques Lüdke, José Milton Barbosa, Emerson Carlos Soares, Misleni Ricarte de Lima, Jorge Vitor Lüdke, Carlos Bôa-Viagem Rabello

Notice bibliographique

RevueDESAFIOS Revista Interdisciplinar da Universidade Federal do Tocantins · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNile tilapiaPelletsTilapiaFecesAnimal scienceCompletely randomized designPelletFood scienceBiologyNutrientChemistryFish <Actinopterygii>OreochromisFisheryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The This study evaluated the effect of levels of garlic powder (0.0, 1.0, 2.0 and 3.0 g.kg-1) added to diets for Nile tilapia on animal performance, villi height and diet digestibility. The rations consisted of pellets and tilapia and were fed to apparent satiation for 60 days. 120 fish, with initial average weight of 4.20 ± 0.4 g, were masculinized and distributed in 24 aquariums of 70L in a randomized design consisting of four treatments and six replications in a closed circulation system with constant aeration. 240 fishes was used for feces collected by an indirect method (Guelph modified system) and estimation of coefficients of apparent digestibility using 0.5 g.kg-1 of chromic oxide as an inert indicator incorporated into the ration. No significant differences in performance related to organ weight, the hepato-somatic index, the viscero-somatic fat index and villi height were observed. However, the apparent digestibility coefficient of rations was negatively affected by the addition of garlic powder. Garlic powder as an additive in rations for Nile tilapia did not provide positive effects as a growth promoter and worsened the digestibility of nutrients among the tested treatments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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