ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ SẢN XUẤT VÀ TÁC ĐỘNG CỦA THAY ĐỔI THỜI TIẾT ĐẾN NUÔI CÁ LÓC (CHANNA STRIATA) TRONG AO Ở TỈNH AN GIANG VÀ TRÀ VINH
Notice bibliographique
Résumé
Nghiên cứu này đã được thực hiện thông qua phỏng vấn 64 hộ nuôi cá lóc trong ao ở An Giang và Trà Vinh từ tháng 02-04/2014. Kết quả cho thấy quy mô nuôi cá lóc ở tỉnh An Giang nhỏ hơn so với tỉnh Trà Vinh, nguồn giống chủ yếu từ các cơ sở sản xuất ở An Giang. Thức ăn viên công nghiệp được sử dụng chủ yếu với FCR từ 1,32-1,33. Thời gian nuôi, tỷ lệ sống và năng suất cá nuôi ở 2 tỉnh khác biệt không đáng kể nhưng cỡ cá thu hoạch ở Trà Vinh lớn hơn An Giang. Tổng chi phí đầu tư trong mô hình là khá cao (4,9-5,8 tỷ đồng/ha/vụ), tỷ lệ hộ có lời ở Trà Vinh chỉ 15,6% và An Giang 37,5% là do giá bán thấp. Những thay đổi thời tiết có ảnh hưởng đến nuôi cá lóc như: (1) hạn hán kéo dài; (2) nóng hơn trong mùa khô; (3) nhiệt độ biến động lớn giữa ngày và đêm; (4) lạnh hơn trong mùa lạnh (5) mưa nắng bất thường và (6) xâm nhập mặn làm tỷ lệ xuất hiện bệnh nhiều hơn, chất lượng nước kém hơn, tỷ lệ sống và năng suất nuôi giảm. Giải pháp thích ứng của người nuôi hiện nay là tăng chi phí bơm nước và sử dụng thuốc & hóa chất từ 24,2-29,2 tr.đ/ha/năm.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,111 | 0,026 |
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 ».