MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7120511045

Digestible Nutrients of Nile Tilapia Feed

2009· article· pt· W7120511045 sur OpenAlexaboutno aff
Giovani Sampaio Gonçalves, Luiz Edivaldo Pezzato, Margarida Maria Barros, Dario Falcon Rocha, Geisa Karine Kleeman, Maria Julia [UNESP] Santa Rosa

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2009
Typearticle
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCottonseed mealFish mealSoybean mealCorn gluten mealNile tilapiaProtein qualityNutrientMealGluten
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The utilization of energetic and protein feeds, highly digestible as well, becomes more and more necessary due to the quality of formulated rations, fish performance and relationship with the environment. Apparent digestibility coefficient (ADC) of dry matter, protein, energy, phosphorus, and amino acids of corn starch, corn, wheat, rice, soybean, and cottonseed meal, corn gluten and fish meal were determined for Nile tilapia. ADC was determined using a reference diet based on albumin, gelatin and corn starch, was used inert indicator chromium III oxide (Cr2O3). Each test diet composed by 70% of reference diet and 30% of the test diet. Feces were collected using mofied Guelph system. ADC values for protein and average ADC of amino acids were as follows: corn 89.76 and 96.43%, rice meal 95.88 and 92.26%, wheat meal 93.54 and 84.41%, fish meal 82.59 and 86.36%, corn gluten 89.82 and 87.98%, soybean meal 94.13 and 91.93%, cotton meal 87.10 and 77.47%, respectively. According to the results of this work, ADC of protein is not a reliable indicator of ADC values of amino acids, even more so for wheat meal, corn, and cotton meal. Among protein feeds, soybean meal was found to have the highest ADC for protein and amino acids, while corn was the energetic feed with the highest ADC (86.15%) for energy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas)→Même sujetAquaculture Nutrition and Growth→Travaux en français237 207→