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Enregistrement W3182629725

Development of Computer Models for Fish Feeding Standards and Aquaculture Waste Estimations: A Treatise

2004· article· en· W3182629725 sur OpenAlexaff
C. Young Cho

Notice bibliographique

RevueAvances en Nutrición Acuicola · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquacultureNutrientProduction (economics)Environmental scienceFish mealBioenergeticsFisheryAgricultural scienceFish <Actinopterygii>Agricultural engineeringEcologyBiologyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feeding guides for salmonids have been available from various sources for many years. These guides have originated inone way or another from earlier feeding charts of 1950-60s when meal-meat mixture diets were widely used. Few of thefeeding guides available today are based on actual bioenergetic data at different water temperatures and are adapted tohigh energy diets.New feeding standards have been developed by Cho et al. (1976, 1980, 1982, 1990 and 1992) and these are based onprinciple of nutritional energetics in which the digestible energy content of diet, digestible protein and energy ratio, andthe amount of digestible energy required to produce per unit of live weight gain. The gain expressed as retained energyin carcass and maintenance energy at different water temperatures is the main criteria for daily energy and feedallocations.Using past production records as a starting point, ration allowance and waste outputs can scientifically be tabulatedbased on the following concepts: Prediction of growth and nutrient/energy gains, estimation of faecal andmetabolic waste outputs and allocation of energy and nutrient needs.Series of bioenergetic models were developed and a stand-alone multimedia computer program (Fish-PrFEQ) for theWindows™ platform was written in MS Visual C++.NET language with database functionality. This program predictsenergy, nitrogen and phosphorus retention and excretions to determine growth, feeding standards, waste output andeffluent water quality.The Fish-PrFEQ program also contains modules for production records and data base management for input and outputdata which may be exported for further data and graphic manipulations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,010

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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