Investigating Common Carp (Cyprinus carpio) as a Novel Feed Ingredient for Diets of Farmed Carnivorous Fish
Notice bibliographique
Résumé
Over 60% of natural fish stocks are either fully‐exploited or overexploited. This declining productivity has led to the rapid growth of the aquaculture industry, or the farming of fish. All fish require a certain level of protein from marine sources, most often provided in the form of fishmeal. Fishmeal is produced using species from the low end of the food chain, such as menhaden or sardine, which usually have low market value. Carnivorous species, such as salmon and trout, are particularly popular in Western markets, but also demand relatively more wild inputs than omnivores/herbivores. While species of the latter, such as carp and catfish, are popular in Asia, they maintain low commercial value in North America. Carp was thus investigated as a source of fishmeal for the growth of a carnivorous species, Rainbow Trout (Oncorhynchus mykiss). Fish were grown in three separate treatment groups, each being fed either a commercial sinking pellet, a unique pellet with commercial herring meal, or a unique pellet with carp meal. Upon determination of crude protein and energy content of the carp meal, diets were balanced on a crude protein and digestible energy basis. Pellets were made using a meat grinder. Trout were fed pellets with an increasing carp meal:herring meal ratio, and palatabilty was determined using the amount of pellets consumed (g) per mean mass of rainbow trout group (g).
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».