Growth Performance of Carps Cultured Under Different Experimental Conditions at Akividu, West Godavari District, Andhra Pradesh
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the present study is to assess the influence of different fertilizers, supplementary feed and probiotics on growth performance of major carps Catla (Catla catla), Rohu (Labeo rohita), Mrigala (Cirrhinus mrigala) and Grass carp (Ctenopharyngodon idella) cultured under different treatments for a period of one year from August, 2014 to July 2015 at Akividu, West Godavari District, Andhra Pradesh, India. Four experimental ponds i.e. Control (C), Treatment-1 (T1), Treatment-2 (T2) and Treatment-3 (T3) were selected for this study. Among the four treatments, maximum average body weight of carps was recorded in T3. Among the four fish species, Catla showed the maximum average body weight (1313.4g) in treatment pond-3. The highest specific growth rate was observed in treatment-3. Overall the highest survival rate of four carps recorded in T3. The FCR varied from 1:2.70 to 1:3.28 in T2 and T3. The gross yield recorded as 3485.97, 4456.44, 6133.56 and 7311.98 kg/ha in Control, T1, T2 and T3 respectively. The physical and chemical characteristics of pond water remained within the favorable limits during culture. The lowest biomass of plankton (51.4 to 96.8mg/l) recorded in C, while the maximum plankton biomass (96.4 to 145.8 mg/l) recorded in T3.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».