Analysis of the variability of morphometric and external parameters of female kamloops trout using modern mathematical statistics methods
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the presented work was to study the variability of morphometric and exterior characteristics of female kamloops trout, to find the dependence of female weight on morphometric characteristics. Materials and methods. The research was conducted in November 2023 at the Parola fish farm located in Lake Ladoga. The object is three—year-old rainbow trout of the kamloops breed of Finnish origin. The planting material was brought to the fish farm in the spring of 2020 and was grown in cages. Upon reaching the age of three, 86 females with optimal phenotype parameters were selected and labeled from the total group of fish. The selected livestock was evaluated according to a number of indicators: external inspection, body measurements, morphometric and exterior. Studies of the variability of some morphobiological characteristics and body weight of female rainbow trout of the kamloops breed were carried out using modern mathematical statistics methods. Results. It was revealed that the normal weight of three-year-old female rainbow trout of the Kamloops breed is in the range of 4218...7595 g, the normal total body length is 62,2...74,4 cm, the normal commercial body length is 57,8...69,6 cm, the normal Smith length is 60.8...74.3 cm, the normal high-spin index is 31,3...38,2, the normal bighead index — 20,1...24,8, the normal fatness coefficient is 1,5...2,2. It is recommended to take this into account when carrying out breeding work and fish selection during reproduction. As a result of regression analysis, adequate power-law models were obtained that describe the relationship between the body weight of female kamloops trout and the main morphometric features: total body length, fishing length, body length according to Smith, the highest body height, the largest body girth, and head length, which can be used to predict the body weight of female kamloops trout. Conclusion. The results obtained make it possible to better assess the growth and changes in the linear weight and exterior parameters of fish during cultivation, and are also of great practical importance when carrying out breeding work with rainbow trout of the Kamloops breed.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».