CHẤT LƯỢNG NƯỚC TRONG HỆ THỐNG NUÔI CÁ SẶC RẰN (TRICHOGASTER PECTORLIS) THÂM CANH KẾT HỢP VỚI BÈO TAI TƯỢNG (PISTIA STRATIOTES)
Notice bibliographique
Résumé
Với cách nuôi truyền thống, nước trong ao nuôi cá Sặc rằn thâm canh cần được thay mới bằng cách thải trực tiếp ra hệ thống kênh rạch dẫn đến sự suy thoái của hệ sinh thái thủy vực. Nhằm tận dụng lượng dinh dưỡng thừa, làm sạch nước ao nuôi cá và sử dụng nguồn nước mặt hiệu quả hơn, các bè nổi thả bèo Tai tượng (Pistia stratiotes L.) với 4 mức độ che phủ 0, 25, 50 và 75% diện tích bề mặt ao được sử dụng và đánh giá. Nồng độ NH4-N thấp ở tất cả các nghiệm thức, trong khi TP có nồng độ cao ở tỷ lệ che phủ thấp 0 và 25%. Tỷ lệ che phủ không ảnh hưởng đến sự tăng trưởng của cá, ngoại trừ hiệu quả thức ăn của tỷ lệ che phủ 25% là nhỏ nhất. Trong suốt 60 ngày nghiên cứu, không cần thay nước cho cá, nhưng chất lượng nước vẫn được duy trì trong phạm vi cho phép cho cá tăng trưởng bình thường. Qua đó, tăng hiệu quả sử dụng nước và tận dụng dinh dưỡng, góp phần bảo vệ môi trường và quản lý bền vững tài nguyên nước.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».