Floodplains Suitability Assessment for Fish Culture in Central Rift Valley of Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Though highly important in food and nutritional security of Ethiopia, fish production which usually comes from lakes and reservoirs is low irrespective of the natural and manmade water potentials of the country. Significant amounts of depressed land areas in the Central Rift Valley of Ethiopia are filled with flood during the rainy season, which stay for seasons or year round, where the use of these floodplains for fish production was not assessed in the country. The current study was aimed to assess suitability of seasonal and annual floodplains for fish production in Central Rift Valley of Ethiopia. Water physical-chemical and biological parameters of Sango, the seasonal and Hara-Bata, the annual floodplains were compared with that of Lake Ziway and its wetlands between October, 2017 and January, 2018. Nile tilapia ( Oreochromis niloticus ) fish were also stocked into the floodplains at different times. Data were collected and analyzed to compare the mean values among the water bodies and against the parameter’s optimum requirements for fish culture. Water level in the study sites varied, which decreased at faster rate in both floodplains where the Sango lived only for eight months. Water turbidity, conductivity (µS/cm), water temperature, plankton diversity and abundance were significantly different ( P < 0.05) among the four water bodies. Water pH and conductivity of all the four water bodies were within the optimum range for fish culture. Water turbidity of the floodplains was very high to limit tilapia culture. Diversity and availability of phytoplankton was lower in the floodplains than in Ziway Lake and its wetland; however, zooplankton abundance is higher in Sango floodplain. Nile tilapia thrives in Ziway Lake and its wetlands; survived and reproduced in Hara-Bata though stunted in size but not survived in Sango floodplain due to higher turbidity levels. Water turbidity, depth and durability affect fish culture in the floodplains. Hence, watershed management to minimize erosion and silt load, plantation and conservation around the periphery of the floodplains and dredging refuge area for fish in shallow plains are recommended if fish production is intended in the floodplains.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».