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Enregistrement W4393368009

Greening phenomenon in bivalve by marennine produced from Haslea ostrearia and its consequences on bivalve’s integrated response

2015· preprint· en· W4393368009 sur OpenAlexfundno aff
Fiddy Semba Prasetiya

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFP7 People: Marie-Curie ActionsEuropean Commission
Mots-clésGreeningPhenomenonGeographyBiologyEcologyEpistemologyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Ph.D. thesis focuses on several assessments to achieve the optimum benefit of utilization of marennine in the field of aquaculture. The study covers: (1) the assessment in feeding behavior of the Pacific oyster Crassostrea gigas on different sizes of Haslea ostrearia and its ecological consequence; (2) the characterization of the greening by marennine and its consequences on some physiological traits of on C. gigas. (3) the consequence of greening by marennine on behavioral, physiological and biochemical traits of bivalves; (4) the utilization of H. ostrearia and marennine in a combination diet with other microalgae relevant to aquaculture.Our results suggest that cell size impacts considerably the selection process of H. ostrearia by oyster. This study also demonstrates that the extracellular form of marennine contributes significantly to the greening in the mucocytes of the gills. Apart from greening the pallial organs of bivalves, marennine (2 mg L-1) affects the behavioural, physiological and biochemical performance. Nevertheless, these effects can be compensated for its biological activities such as natural antibacterial agent and use as a mixed algal diet for bivalve aquaculture.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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