CRESCIMENTO E SOBREVIVÊNCIA DE JUVENIS DO LINGUADO Paralichthys orbignyanus: EFEITOS DO ENRIQUECIMENTO DA ARTEMIA SP. COM N-3 HUFA
Bibliographic record
Abstract
O linguado Paralichthys orbignyanus é um forte candidato para a aquicultura na América do Sul e a produção de juvenis é uma das etapas cruciais para a sua produção em larga escala. Sabe-se que o enriquecimento da Artemia com ácidos graxos altamente insaturados (n-3 HUFA) pode otimizar a produção de muitos peixes marinhos. Portanto, o objetivo deste trabalho foi verificar os benefícios do enriquecimento da Artemia com n-3 HUFA para a produção de juvenis de P. orbignyanus. Juvenis recém-assentados de linguado foram transferidos para seis unidades experimentais, onde foram alimentados com náuplios de Artemia ou Artemia enriquecida. Os peixes foram alimentados ad libitum à temperatura e salinidade de 24°C e 32, respectivamente. Os linguados alimentados com Artemia enriquecida cresceram significativamente mais e tiveram maior sobrevivência (P<0,05) que os linguados alimentados com Artemia não enriquecida. Contudo, a taxa de pigmentação foi similar entre linguados alimentados com Artemia enriquecida e não enriquecida. Conclui-se que a produção de juvenis de P. orbignyanus pode ser otimizada através do enriquecimento da Artemia com emulsões comerciais ricas em n-3 HUFA.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".