THÀNH PHẦN LOÀI VÀ MẬT ĐỘ TẢO Ở CÁC ĐỘ MẶN KHÁC NHAU TRONG HỆ THỐNG BIOFLOC
Notice bibliographique
Résumé
Vi tảo được xem là nguồn thức ăn có giá trị cho Artemia. Mục đích của thí nghiệm này nhằm đánh giá tiềm năng của việc ứng dụng công nghệ biofloc trên đối tượng Artemia thông qua khảo sát thành phần tảo hiện diện trong ao bón phân. Thí nghiệm gồm 4 nghiệm thức (35, 60, 80 và 100?) và 3 lần lặp lại, được bố trí trong các ao có diện tích 150 m2, mực nước 30 cm, thời gian thí nghiệm 21 ngày. Kết quả đã phát hiện 44, 34, 21 và 19 giống tảo tương ứng với các nghiệm thức (NT) 35, 60, 80 và 100?, trong đó ngành tảo khuê chiếm ưu thế về số lượng. Các giống tảo chiếm ưu thế ở độ mặn 35 và 60? thường là Peridinium (tảo Giáp), Nitzschia (tảo Khuê); Nanochloropsis, Tetraselmis (tảo Lục). Trong khi ở độ mặn cao hơn (80 và 100?) thì giống tảo Chlamydomonas, Nanochloropsis, Tetraselmis (tảo lục) chiếm ưu thế. Mật độ tảo ở các NT dao động tương ứng từ 7.093-477.589 tb/L. Mật độ tảo không có khác biệt thống kê (p>0,05) trong thời gian thí nghiệm (ngoại trừ ngày 15 và 18 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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,012 | 0,003 |
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 ».