Laboratory Scale Brachionus plicatilis Culture Technique with Natural Feeds Nannochloropsis oculata and Tetraselmis chuii in Marine Aquaculture Center Lampung, Teluk Pandan, Pesawaran
Notice bibliographique
Résumé
A very influential factor in marine fish production is the provision of efficient and appropriate feed and feed management for marine fish larvae. Natural feed has content that can meet the nutritional needs of marine fish larvae. One of the natural feeds that can be utilized in marine fish farming is rotifer (Brachionus plicatilis). This study aims to determine the laboratory scale culture technique of Brachionus plicatilis, determine the growth rate of Brachionus plicatilis with different phytoplankton feeding, determine the optimal phytoplankton density for Brachionus plicatilis. Data collection techniques in this study used 2 kinds of data, namely primary data and secondary data. Primary data comes from observation, interviews, and active participation. While secondary data comes from literature studies, namely books, journals, annual reports, theses, and so on. Laboratory-scale Brachionus plicatilis culture starts from sterilization of tools and materials, planting Brachionus plicatilis seedlings, feeding, and calculating the population of Brachionus plicatilis. Brachionus plicatilis fed with Nannochloropsis oculata at a density of 100,000 cells/ml entered the exponential phase on day 4 with a total number of individuals of 72 ind/ml, while Brachionus plicatilis fed with Tetraselmis chuii at a density of 3000 cells/ml entered the exponential phase on day 5 with a total number of individuals of 100 ind/ml.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».