Application of herbal probiotics in feed on growth and blood profile of elver eels (Anguilla bicolor McClelland, 1844)
Notice bibliographique
Résumé
Shortfin eel cultivation in Indonesia has shown significant development in aquaculture. However, various challenges still hinder its successful implementation. This study aims to investigate the impact of herbal probiotics on the growth and blood profile of elver eels (Anguilla bicolor). The research was conducted at UPR Mina Mandiri in the Beutong District of Nagan Raya Regency, from August to October 2022This research was conducted at UPR Mina Mandiri, Beutong District, Nagan Raya Regency, from August to October 2022. A Completely Randomized Design (CRD) with five treatment levels and three replications was employed for this study. The treatments consisted of herbal probiotics added to the eels' feed: 0, 15, 20, 25, and 30 ml/kg. The data obtained from the experiment were subjected to an analysis of variance (ANOVA) to assess the significance of the results. ANOVA test results show that probiotics significantly affect survival rate, absolute weight growth, specific weight rates, feed efficiency, and the elver eel blood profile (hemoglobin, erythrocytes, and leukocytes). (P0.05). Duncan's advanced test revealed significant differences in the growth parameters and blood profiles among the various treatments. Treatment B, which utilized a dosage of 15 ml/kg of feed, displayed the most favorable outcomes. It achieved a survival rate of 93.33%, absolute weight growth of 2.69 grams, a specific growth rate of 1.73%, and a feed efficiency of 48.56%. Additionally, the blood profile measurements for treatment B were as follows: hemoglobin levels ranged from 9.53 to 9.73 g/dl, erythrocyte count ranged from 1.12 to 1.23 x 103 cells/mm3, and leukocyte count ranged from 120 to 133 x 103 cells/mm3.Keywords:blood profilefish healthgrowthshortfin eels probiotics
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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 ».