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Enregistrement W4408700599 · doi:10.1155/are/7950801

Utilization of Algal Turf Scrubber Biomass in Sea Urchin ( <i>Lytechinus variegatus</i> ) Diets

2025· article· en· W4408700599 sur OpenAlexaff
Magnus Krever, Kosta Tzanis, Destiny Sauls, R Stephenson Gerald, Henna Gavem, Anthony Siccardi

Notice bibliographique

RevueAquaculture Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensCanada Research Chairs
Organismes subventionnairesGeorgia Institute of TechnologyGeorgia Southern UniversityNational Science Foundation
Mots-clésLytechinus variegatusBiologyBiomass (ecology)Sea urchinBotanyScrubberFisheryAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the growth indices in sea urchins fed varying levels of algal turf scrubber (ATS) biomass for the partial replacement of dietary menhaden fishmeal. Juvenile Lytechinus variegatus were fed four formulated diets with differentiating levels of ATS biomass (10%, 10%, 20%, and 50%). Biomass was harvested from two ATS systems, one receiving treated wastewater effluent and the other incorporated into a hydroponics system. A 12‐week growth trial was conducted, and each sea urchin ( n = 100) was weighed and fed daily. Diets were formulated using Agri‐Data Systems Pro 5 (Version 2.41, Agri‐Data Systems). Four isonitrogenous and isocaloric diets were prepared. At the end of the growth trial, no significant differences were found in final weight, final diameter, and survival across all diets. All treatments performed well based on condition level and higher levels of ATS biomass did not indicate reduced growth or dietary utilization. Final weights of dry test, and dry gut, were not significantly different between treatments, except for dry gonad compared with menhaden fish meal. These findings indicate that in sea urchin diets, partial replacement of fish meal with ATS biomass is well tolerated.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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