Effect Of Probiotics On Growth, Survival And Yield Of Penaeus Vannamei (Boone, 1931) In Culture Ponds At Susaram Village, Srikakulam District, Andhra Pradesh
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this study was to evaluate the growth, survival rate and yield of Penaeus vannamei during 120 days of culture period in two experimental ponds with same stocking densities i.e.1,25,000 PL/ acre pond. Out of two ponds, one is probiotic treated pond and other is control pond. The Blanca, CP. Pvt. Ltd., shrimp feed was given as supplementary feed in both experimental ponds. The Probiotic, SUPER-PS, CP. Pvt. Ltd. was applied in treatment pond. The experiment was done in Winter Season at Susaram village, Srikakulam District, Andhra Pradesh. In the present study Penaeus vannamei yield observed after completion of the 120 days experimental period was1562.2 kg/acre in control pond, whereas the highest yield 2246.4 kg/acre was reported in treatment pond. The survival rate 60% and 72% was noticed in control and treatment ponds respectively. The Specific Growth Rate observed in control pond was 4.535% , whereas in Treatment pond it was 4.654%. The lowest Average Daily Growth 0.17g/day was notice in control pond, whereas the highest growth 0.20g/day was noticed in treatment pond. The lowest FCR 1:1.25 was reported in treatment pond and highest FCR 1:2.13was noticed in control pond.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».