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Enregistrement W4411575080 · doi:10.53555/sfs.v8i3.3647

Effects Of Different Diets On Digestive Enzyme Activities, Growth Performance, And Survival Rate Of Brandt’s Rice Crab Juvenile (Somanniathelphusa Germaini)

2022· article· en· W4411575080 sur OpenAlexvenueno aff
Trần Nguyễn Duy Khoa, Hoang Chau Lanh

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuvenileDigestive enzymeBiologyAnimal scienceEnzymeEcologyBiochemistryAmylase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brandt’s Rice crab (Somanniathelphusa germaini) is a potential species for aquaculture in the Mekong delta. This study was conducted to determine appropriate diets for growth and survival of rice crab at juvenile stage. The experiment consisted of 5 treatments, all treatments were designed and set up randomly in triplicate in 0.25 m2 tanks. Five different types of feed were evaluated including (1) tubifex, (2) Artemia biomass, (3) tubifex + artificial feed, (4) Artemia biomass+ artificial feed and (5) artificial feed. Key digestive enzymes (trypsin, chymotrypsin, pepsin, lipase, and amylase) were measured. After 28 days of rearing, the results showed that water quality parameters were in appropriate range for crab performance. The digestive enzyme activities were fluctuated baseing on feed compositions, in which, trypsin, pepsin, lipase and amylase were important indicators. Crabs fed tubifex were recorded with the highest survival rate (80.0 %), growth performance (CW = 10 mm and W=0.3 g) and productivity (400 ind./m2), which were significantly higher than other treatments (p<0.05). Besides, the artificial feed was not suitable for crab rearing, leading to low growth and survival. The results suggested that tubifex could be applied for the husbandry practice of rice crab nursery.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission1
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