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Enregistrement W7019076367

Evaluación de dietas con harina de pescado alternativas del alimento SKRETTING en Clarias gariepinus (Burchell, 1822).

2018· article· es· W7019076367 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAquaDocs (United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization) · 2018
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFish <Actinopterygii>CatfishClarias gariepinusBody weightFeeding behavior
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Se evaluaron dos dietas con 25 % y 35 % de harina de pescado, como única fuente de proteína animal, alternativas de los alimentos SKRETTING ME - 2 mm y ME - 3 mm Catfish Start que se emplean en la preceba (10,0-150,0 g de peso medio) de Clarias gariepinus en cultivos intensivos. La digestibilidad in vivo de las dietas se determinó con óxido crómico III como marcador inerte y en tanques plásticos adaptados con un sistema Guelph para la recolección de las heces fecales en una columna de decantación. Para la evaluación biológica se utilizaron 225 alevines de 10,08 ± 0,05 g de peso medio distribuidos según modelo de clasificación simple en tres tratamientos triplicados. Las digestibilidades totales (70,13 %, 72,6 % y 81,8 %) y de las proteínas (78,06 %, 81,33 % y 86,7 %) fueron mayores para el alimento SKRETTING y similares entre las dietas experimentales. La supervivencia fue alta en todos los tratamientos (mayor que 95 %). No se encontraron diferencias estadísticas en los pesos finales (71,82 g, 74,81 g y 71,9 g), proteína suministrada por animal (25,54 g, 25,91 g y 24,0 g) y eficiencia proteica (2,28, 2,36 y 2,33); sin embargo, el alimento suministrado por animal (71,57 g, 62,03 g y 48,95 g) y el factor de conversión alimentario (1,24, 1,04 y 0,87) se afectaron (p &lt; 0,05) para las dietas experimentales por el ajuste de la tasa de alimentación que se realizó. El análisis económico arrojó ahorros de USD $ 302,3 y 305,3 por tonelada de pescado fresco con las dietas experimentales respecto al control.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,011
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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