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Enregistrement W4392177940 · doi:10.55542/mahseer.v4i2.239

Aplikasi Probiotik Herbal dalam Pakan pada Benih Ikan Lele Sangkuriang (Clarias gariepinus Burchell,1822)

2022· article· id· W4392177940 sur OpenAlexaff
Mu’amar Abdan, Tasya Utami Putri, Harun Harun, Shara Jayanti, Suprihadi Suprihadi, Said Samsuli

Notice bibliographique

RevueMAHSEER Jurnal Ilmu-Ilmu Perairan dan Perikanan · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquatic life and conservation
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClarias gariepinusBiologyAnimal scienceFish <Actinopterygii>FisheryCatfish

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pemberian Probiotik herbal dalam pakan pada ikan lele (Clarias gariepinus). Penelitian ini dilakukan di UPR Mina Mandiri, Kecamatan Beutong Kabupaten Nagan Raya mulai April sampai Mei 2022. Penelitian ini menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 5 taraf perlakuan dan 3 kali ulangan yaitu: 15, 20, 25, 30 dan 35 ml/kg pakan. Hasil uji ANOVA menunjukkan aplikasi probiotik berpengaruh nyata terhadap pertumbuhan (P<0,05) dan tidak berpengaruh nyata pada kelangsungan hidup. Uji lanjut Duncan terlihat berbeda nyata antar perlakuan pada parameter pertumbuhan ikan, namun tidak berbeda pada perameter kelangsungan hidup. Nilai tertinggi dijumpai pada perlakuan 30 ml/kg pakan yang menghasilkan pertumbuhan berat mutlak 11,62 gr, panjang mutlak 5,24 cm dengan tingkat kelangsungan hidup 72 %.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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