Investigating Aquaculture Management Practices and Challenges in Selective Aquaculture Hatcheries Across Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture is a rapidly expanding food production industry worldwide, involving the controlled or semi-controlled rearing of aquatic animals. This study aimed to gather data on the management practices and challenges in aquaculture hatcheries across Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan. The data were collected through structured surveys, field visits, interviews, and focus group discussions with aquaculture hatchery managers, workers, and relevant government officials, focusing on the management practices of fish hatcheries. Warm-water hatcheries had a larger proportion than cold-water hatcheries in terms of surface area, and the numbers of ponds varied between 10 and 80, with a ratio of 60% technical to 80% non-technical staff. The most commonly cultured fish in warm-water hatcheries include Cirrhinus mrigala, Hypophthalmychthys molitrix, Ctenopharyngodon idella, Labeo rohita, Catla catla, and Carassius auratus. Cold-water hatcheries contained Salmo trutta, Oncorhynchus mykiss, and Oncorhynchus mykiss kamloops, while semi-cold water hatcheries had Tor putitora and Carassius auratus. Only 46.70% of hatcheries use hormonal applications for breeding success, such as ovaprim, ovatide, and MS-222. Brooders in hatcheries were fed with oryza, AMG, aquafeed, wheat bran, rice bran, soybean oil, and grasses. The feed of fries consisted of a combination of oryza, AMG, aquafeed, supreme feed, rice bran, wheat bran, egg yolk, soybean, and Chenab feed. The common diseases found in hatcheries across Khyber Pakhtunkhwa were fin rot, proliferative kidney disease (PKD), saprolegnia, branchiomycosis, lernaesis, argulosis, fish ulcer, dropsy, and whirling diseases. The study concluded that most of the hatcheries in Khyber Pakhtunkhwa faced problems, such as the unavailability of laboratories, incomplete staff, electricity problems, water scarcity, infected stream water, and waterlogging. The government is recommended to overcome these basic problems and improve hatchery production to stimulate the province’s economy. TRANSLATE with x English Arabic Hebrew Polish Bulgarian Hindi Portuguese Catalan Hmong Daw Romanian Chinese Simplified Hungarian Russian Chinese Traditional Indonesian Slovak Czech Italian Slovenian Danish Japanese Spanish Dutch Klingon Swedish English Korean Thai Estonian Latvian Turkish Finnish Lithuanian Ukrainian French Malay Urdu German Maltese Vietnamese Greek Norwegian Welsh Haitian Creole Persian // TRANSLATE with COPY THE URL BELOW Back EMBED THE SNIPPET BELOW IN YOUR SITE Enable collaborative features and customize widget: Bing Webmaster Portal Back //
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».