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Enregistrement W3119384795 · doi:10.24843/bulvet.2020.v12.i02.p15

Pengaruh Pemberian Ekstrak Daun Mangrove Rizhophora Apiculata terhadap Performa Pertumbuhan Udang Vaname

2020· article· id· W3119384795 sur OpenAlexaff
Muhammad Junaidi, Fariq Azhar, Bagus Dwi Hari Setyono, Saptono Waspodo

Notice bibliographique

RevueBuletin Veteriner Udayana · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquatic life and conservation
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraditional medicineBiologyMangroveAnimal scienceMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kendala yang sering dihadapi oleh para pembudidaya adalah masalah hama dan penyakit yang dapat menurunkan kualitas udang dan kegagalan produksi. Penyakit yang sering menyerang udang adalah penyakit bakterial seperti vibriosis. Penyakit bakterial biasanya ditangani menggunkan antibiotik. Pada penelitian ini antibiotik yang digunakan berasal dari ekstrak daun mangrove Rhizophora apiculata yang memiliki kandungan senyawa aktif sebagai antibakteri. Penggunaan ekstrak daun mangrove R. apiculata diharapkan mampu meningkatkan performa pertumbuhan udang vaname melalui peningkatan sistem imun. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh ekstrak daun mangrove R. apiculata terhadap performa pertumbuhan udang vaname (Litopenaeus vannamei). Penelitian ini dilakukan selama 40 hari. Perlakuan yang diberikan yaitu penambahan ekstrak daun mangrove R. apiculata ke dalam pakan udang yaitu P1 kontrol tanpa penambahan ekstrak, P2 diberikan ekstrak mangrove 0,5%, P3 diberikan ekstrak mangrove 1% dan P4 diberikan ekstrak mangrove 2%. Hasil yang diperoleh untuk performa pertumbuhan udang vaname perlakuan terbaik pada P4 (pakan + ekstrak mangrove 2%) dengan hasil pertumbuhan bobot mutlak sebesar 17,41 g, pertumbuhan spesifik sebesar 21,37%, kelangsungan hidup sebesar 93% dan konversi pakan sebesar 1,1. Daun mangrove R. apiculata dapat meningkatkan performa pertumbuhan udang vaname melalui pertumbuhan bobot mutlak, laju pertumbuhan spesifik, kelangsungan hidup dan nilai rasio konversi pakan, nilai terbaik diperoleh pada dosis ekstrak 2% dengan masing-masing nilai 17,31 g, 21,37%, 93% dan 1,1%.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,174 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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