ĐáNH GIá TăNG TRƯởNG, Tỉ Lệ SốNG Và NăNG SUấT Cá CHéP (CYPRINUS CARPIO LINAEUS, 1758) NUÔI TRONG MÔ HìNH LúA - Cá KếT HợP
Notice bibliographique
Résumé
Nghiên cứu này được thực hiện trong chín ruộng lúa có diện tích từ 3.000-5.000 m2 tại hai huyện Long Mỹ và Vị Thủy thuộc tỉnh Hậu Giang từ tháng 5 đến tháng 12 năm 2009. Nghiên cứu gồm 3 nghiệm thức và 3 lần lặp lại, các loài cá thả nuôi bao gồm chép Việt, chép Hungary với tỉ lệ là 15%, 20% và 25%; cá rô phi với tỉ lệ 50%, 40% và 30%; cá sặc rằn và cá mè trắng là 10%. Mật độ thả nuôi trong thí nghiệm là 2 con/m2 ở tất cả các nghiệm thức. Trong các ruộng thí nghiệm thì các yếu tố môi trường nằm trong khoảng thích hợp cho cá cho sinh trưởng bình thường của cá. Tuy nhiên, độ trong (8,3-9,3 cm) và oxy hòa tan (2,76-3,30 mg/l) giảm thấp vào cuối vụ nuôi, Chlorophyll-a trong ruộng thí nghiệm thấp (9,63-26,5 mg/m3). Tăng trưởng ngày của cá chép Việt, chép Hungary, rô phi, sặc rằn và cá mè trắng ở các nghiệm thức thí nghiệm lần lượt là 1,28; 1,48; 1,01; 0,3 và 1,09 g/ngày. Tỉ lệ sống và năng suất cá chép Việt, chép Hungary, rô phi, sặc rằn và cá mè trắng ở các nghiệm thức thí nghiệm lần lượt là 11,9% và 107 kg/ha; 16,4% và 186 kg/ha; 27,4% và 407 kg/ha; 31,9% và 31,9 kg/ha; 46,3% và 182 kg/ha. Năng suất chép Việt và chépHungary khác biệt có ý nghĩa (P
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».