Development of Computer Models for Fish Feeding Standards and Aquaculture Waste Estimations: A Treatise
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,010 |
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.
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 ».