Evaluación de dietas con harina de pescado alternativas del alimento SKRETTING en Clarias gariepinus (Burchell, 1822).
Bibliographic record
Abstract
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 < 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.
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) | 0.001 | 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 | 0.000 |
| 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".