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Enregistrement W4393251967 · doi:10.1139/cjas-2023-0130

Evaluation of the use of commercial-type and synthetic diets to test a nucleotide-rich yeast-derived product as a growth promotor for first feeding rainbow trout fry raised at 10 or 16 °C

2024· article· en· W4393251967 sur OpenAlexafffundvenueabout
Derek Anderson, Stephanie A. Collins, Rob Patterson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensCanadian Bio-Systems (Canada)Nova Scotia Department of AgricultureDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésYeastRainbow troutFish mealBiologyFood scienceFeed conversion ratioFish oilTroutAquacultureAnimal scienceWeight gainFisheryFish <Actinopterygii>Body weightBiochemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A nucleotide-rich yeast-derived product (Maxi-Gen™; CBS Bio Platforms, Inc., Calgary AB, Canada), was fed to rainbow trout fry housed at 10 or 16 °C to determine its effect on weight gain and feed intake. Rainbow trout fry housed in 40 16 L tanks (25 fish/tank) were fed commercial-type or synthetic diets with or without the nucleotide-rich yeast product added (0% or 0.5% inclusion) until they reached 60 days of age (5 tanks/4 diets/2 temperatures). Fish housed at 16 °C consumed significantly more feed and gained significantly more weight than fish housed at 10 °C. Trout fed the commercial-type diet gained significantly more weight than those fed the synthetic diet without the nucleotide-rich yeast product added. There was no significant difference in weight gain or feed intake among fish fed either commercial-type diet and the fish fed the synthetic diets with the nucleotide-rich yeast product added, although fish fed the commercial-type diets had significantly better feed conversion efficiencies than those fed the synthetic diets. The nucleotide-rich yeast product could be used in low fish meal, low fish oil first feeding diets, as the aquaculture industry decreases fish meal and oil use in aquafeeds in response to their increasing cost and decreasing availability.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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