Development of a recirculated system for digestibility studies in high performance conditions for marine shrimp: evaluation of alternative protein sources to fish meal in different dietary inclusion levels for Litopenaeus vannamei juveniles
Bibliographic record
Abstract
Esta tese enfocou a validação de um sistema de recirculação para estudos de digestibilidade de camarões marinhos e a determinação dos coeficientes de digestibilidade de ingredientes protéicos em diferentes níveis de inclusão para a elaboração de dietas para camarões marinhos. O sistema de recirculação compreendeu o projeto de um tanque para estudos de digestibilidade com camarões e entre os diferentes sistemas avaliados, o Guelph-L foi o mais eficiente porque combinou uma alta eficiência de remoção de sólidos com um melhor perfil de velocidade da água e menor distância percorrida pelas partículas de fezes ou alimento não consumido. Os ensaios de digestibilidade com os seis ingredientes protéicos: farinha de peixe (FPX), concentrado protéico de soja (CPS), farinha de vísceras de frango (FVI), glúten de milho (GLM), farinha de carne e ossos (FCO) e farinha de penas hidrolisadas (PEN) incluídos na dieta referência nos níveis de 10, 20 e 30% mostraram que a digestibilidade aparente dos ingredientes foi significativamente influenciada pelo seu nível de inclusão nas dietas teste e esta influência foi mais intensa nos ingredientes glúten de milho e farinha de vísceras de frango, que apresentaram maiores desbalanços de aminoácidos. Os ingredientes que apresentaram os maiores coeficientes de digestibilidade aparente para a matéria-seca, proteína bruta, energia bruta e disponibilidade de aminoácidos foram a FPX e o CPS, enquanto que os menores custos para a proteína e energia digestível foram a FCO, CPS e PEN. O crescimento, sobrevivência e conversão dos camarões alimentar foram significativamente influenciados pelo tipo de ingrediente teste nas dietas, mas não pelo nível de inclusão e apresentaram a seguinte ordem de crescimento em g semana-1: FPX > CPS > PEN > FVI > FCO > GLM. Os coeficientes de digestibilidade aparente das dietas descreveram melhor o crescimento semanal do que os coeficientes de digestibilidade dos ingredientes, apesar da fraca correlação.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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".