Better Defining Nutritional Requirements of Fish and the Nutritive Value of Feed Ingredients: Lessons from Integration of Experimental Data from a Wide Variety of Sources
Notice bibliographique
Résumé
Each and every year hundreds of studies are published on the nutritional requirements of aquatic animals and the composition and nutritive value of different feed ingredients. However, knowledge integration efforts carried out in recent years at the UG/OMNR Fish Nutrition Research Laboratory have indicated that, in general, less than 50% of the published studies have appropriate experimental design, contain sufficient information or have results deemed sufficiently meaningful and credible results to be used in statistical meta-analyses. Small but meaningful improvements in the objectives, scope, and experimental design of research trials, as well as, in the quality and completeness of information reported in scientific papers could greatly improve the quality and relevance of research efforts in aquaculture nutrition.Research trials should be designed with the perspective of potential end users (e.g. feed manufacturers) in mind. Nutrient requirements trials should not ideally have fewer than six (6) graded levels of the nutrient studied and report sufficient information on the composition and digestibility of the experimental diets, and growth performance and body composition of the experimental animals. In the case of research on the nutritive value of feed ingredients, more emphasis should be on assessment of available nutrient “contributions” of ingredients to the diet (i.e. the bioavailability of nutrients in ingredients) rather than “absence of effect” of test ingredients when included in luxurious (e.g. high fish meal) diets. Finally, nutritional models and data integration and analysis systems should be developed and widely used to more effectively compile, analyze, interpret and valorize information generated by aquaculture nutrition research efforts carried out around the world.
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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 | 0,158 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».