Notice bibliographique
Résumé
The objective of the current study was to analyze the performance of white shrimp fed using three feeding systems: manual, time feeders and sound feeders, in thirteen commercial semi-intensive farms in three areas of Guayas province (Ecuador) using 535 production lots during the period 2015~2017. The size of the ponds ranged between 3 and 23 hectares, with a depth of 1.2 m, in which the exchange of water was around 1 % a day. The initial weight of the shrimp was 0.04~0.29 g, and stocking density was around 10 shrimp per square meter. The three feeding systems used commercial diets with 35% protein content. The time feeder system gave a higher shrimp yield (1 631 kg/ha) than manual feeding (1 539 kg/ha) and the sound feeder system (1 483 kg/ha). The best results for survival were obtained with the manual system (61.7%) and the time feeder (62.9%) in comparison to sound feeder (57.0%). Current performance results with acoustic systems were lower than reported by other authors, probably because the number of feeders per hectare was low, reducing the accessibility of shrimp to feed, in fact daily feeding supplied was not improved as has occurred in other studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».