Optimal Feed Formulation for Abalone Growth: Kelp-Ulva-Spirulina Synergy via RSM
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the natural feed supplements (kelp, ulva, and spirulina) on abalone growth, offering a nutritional solution to problems faced in abalone farming, like insufficient nutrient availability and reliance on expensive commercial feeds.It is a 3month experiment with a sample size of 50 abalones per treatment group.Using Response Surface Methodology, quadratic models predicting abalone growth based on supplement percentages were developed.The study found that kelp and spirulina feed supplements had the most significant and least significant impact on abalone growth, respectively.The optimal feed composition was discovered at 8.63557% kelp, 8.83486% ulva, 6.06173% spirulina, yielding a 25.17% increase in weight and a 17.42% increase in shell width compared to the control group.This has yielded 3.34857 g/month and 1.07576 mm/month as the predicted responses for abalone weight gain and shell width.The high model's determination coefficient (R = 0.965) and statistically significant regression coefficients (p = 0.0190) established its reliability and accuracy.The research's outcomes integrate numerical applications to make them practical for Abalone breeders, leading to precise predictions and adjustments of feed composition at the optimal level to enhance abalone growth and help in refining abalone farming management techniques to achieve optimized farming practices.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».